Autor: Tomasz Strzoda Publikacja: 17.11.2025 Aktualizacja: 19.11.2025
Seminarium: dr inż. Joanna Żyła
W ramach naszego seminarium katedry 12.11.2025 mieliśmy przyjemność wysłuchać wystąpienia pt. „dpGMM: programowanie dynamiczne w Modelach Mieszanin Gaussowskich, a inne rozwiązania w języku programowania R”.
Prelegentką była dr inż. Joanna Żyła, która przedstawiła problem nieoptymalnej inicjalizacji w modelach mieszanin gaussowskich (GMM) oraz rozwiązanie znacząco poprawiające proces dekompozycji.
Podczas prezentacji zaprezentowano, że metoda dpGMM charakteryzuje się:
- Lepszą lub porównywalną jakością klasteryzacji względem istniejących implementacji w języku R (mclust, ClusterR, mixtools).
- Precyzyjną estymacją parametrów oraz wysoką skalowalnością, nawet dla dużych problemów klasteryzacyjnych.
- Możliwością pracy na danych zbinowanych 1D i 2D (histogramy, obrazy) — funkcjonalnością unikalną wśród narzędzi GMM dostępnych w R.
- Wbudowaną automatyczną selekcją liczby klastrów, mechanizmami zapobiegania błędom oraz intuicyjnymi narzędziami wizualizacyjnymi.
- Potwierdzoną skutecznością na danych syntetycznych oraz rzeczywistych danych biologicznych (np. histologia, proteomika, cytometria).
Pakiet wraz z dokumentacją: https://github.com/ZAEDPolSl/dpGMM
