86 lines
2.8 KiB
Matlab
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Matlab
donnees_n;
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% Tracé des données d'apprentissage (croix bleues) :
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figure('Name','Estimation par le maximum de vraisemblance','Position',[0.33*L,0,0.33*L,0.5*H]);
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plot(D_app(1,:),D_app(2,:),'+b','MarkerSize',10,'LineWidth',2);
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xlabel('$x$','Interpreter','Latex');
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ylabel('$y$','Interpreter','Latex');
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axis([-taille taille -taille taille]);
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xlim([-taille taille]);
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ylim([-taille taille]);
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axis equal;
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hold on;
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% Tirages aléatoires de paramètres pour la paire d'ellipses :
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nb_tirages = 20000;
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parametres_test = zeros(nb_tirages,n,5);
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parametres_test(:,:,1) = 2*taille/5*(rand(nb_tirages,n)+1); % Demi-grand axe
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parametres_test(:,:,2) = rand(nb_tirages,n); % Excentricité
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parametres_test(:,:,3) = (3*taille/5)*(4*rand(nb_tirages,n)-2); % Abscisse du centre
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parametres_test(:,:,4) = (3*taille/5)*(4*rand(nb_tirages,n)-2); % Ordonnée du centre
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parametres_test(:,:,5) = 2*pi*rand(nb_tirages,n); % Angle du grand axe
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% Estimation d'une paire d'ellipses par le maximum de vraisemblance :
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parametres_estim = max_vraisemblance_n(D_app,parametres_test,sigma,n);
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parametres_estim = reshape(parametres_estim,n,5);
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% Tracé des ellipses estimées par le maximum de vraisemblance (trait rouge) :
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for i = 1:n
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[x,y] = points_ellipse(parametres_estim(i,:),theta_affichage);
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plot([x x(1)],[y y(1)],'r-','LineWidth',3);
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end
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drawnow;
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pause(0.5);
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% Algorithme EM :
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difference_score = 1;
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seuil = 0.00001;
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score = calcul_score_n(parametres_VT,parametres_estim,n);
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k = 0;
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while abs(difference_score)>seuil
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% Calcul des probabilités d'appartenance aux deux classes :
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probas = probabilites_EM_n(D_app,parametres_estim,n,sigma);
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% Partition des données :
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[~,classes] = max(probas);
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hold off;
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for i = 1:n
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D_app_i = D_app(:,classes == i);
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plot(D_app_i(1,:),D_app_i(2,:),'+','MarkerSize',10,'LineWidth',2,'Color',colors(i,:));
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hold on;
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% Estimation en moindres carrés pondérés :
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X = moindres_carres_ponderes(D_app,probas(i,:));
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parametres_estim(i,:) = conversion(X);
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[x,y] = points_ellipse(parametres_estim(i,:),theta_affichage);
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plot([x x(1)],[y y(1)],'-','LineWidth',3,'Color',colors(i,:));
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end
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% Calcul du nouveau score :
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score_nouv = calcul_score_n(parametres_VT,parametres_estim,n);
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difference_score = score_nouv-score;
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score = score_nouv;
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axis([-taille taille -taille taille]);
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xlim([-taille taille]);
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ylim([-taille taille]);
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F = getframe(gcf);
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[X, Map] = frame2im(F);
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[fimage, map] = rgb2ind(X, 256);
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if k == 0
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imwrite(fimage, map, "saves/exo5.gif", 'gif', 'Loopcount', inf);
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else
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imwrite(fimage, map, "saves/exo5.gif", 'gif', 'WriteMode', 'append');
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end
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k = k + 1;
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end
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% Affichage du score final :
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fprintf('Score de l''estimation par EM : %.3f\n',score); |