В чем заключаются преимущества и недостатки EM-алгоритма?

Преимущества EM-алгоритма:

• Универсальность. www.analyticsvidhya.com Может обрабатывать различные статистические модели со скрытыми переменными и отсутствующими данными. www.analyticsvidhya.com
• Уточнение оценок. www.analyticsvidhya.com Итеративно улучшает оценки параметров до сходимости, повышая точность. www.analyticsvidhya.com
• Обработка недостающих данных. www.analyticsvidhya.com Косвенно оценивает недостающие значения, используя наблюдаемые данные и структуру модели. www.analyticsvidhya.com
• Эффективные вычисления. www.analyticsvidhya.com Подходит для больших наборов данных и сложных моделей. www.analyticsvidhya.com
• Быстрая сходимость при удачной инициализации. loginom.ru

Недостатки EM-алгоритма:

• Подвержен локальным оптимумам. www.analyticsvidhya.com Может застрять в неоптимальных решениях. www.analyticsvidhya.com
• Зависит от инициализации. www.analyticsvidhya.com Производительность зависит от выбора начальных параметров. www.analyticsvidhya.com
• Медленная сходимость. www.analyticsvidhya.com Вычислительные затраты для больших и сложных моделей. www.analyticsvidhya.com
• Проблемы с невыпуклой оптимизацией. www.analyticsvidhya.com Проблемы с невыпуклыми функциями правдоподобия. www.analyticsvidhya.com
• Ограниченные теоретические гарантии. www.analyticsvidhya.com Нет гарантии нахождения оптимальных решений во всех случаях. www.analyticsvidhya.com