はじめに 混合ガウス分布 (Gaussian Mixture Model, GMM) は、多次元の特徴量を持つデータ点の集合を機械学習により分類するための重要な手法です。特に、GMM は応用範囲が広く、様々な手法の基礎となっているため、自ら更新式を導出するなどして特性をよく理解することが重要です。 本記事ではこれに加え、GMM の長所と短所を視覚的に確認する方法を提案し、実装します。GMM の更新式は「どう動くか」の説明にはなりますが、「長所と短所は何か」を直接教えてはくれません。たとえば、 どんな初期値から、どんな収束値が得られるのか。(初期値に対する特性) 変な初期値を与えるとどうなるのか。(局所解頑健性) どれぐらいの速さで収束するのか。(収束性能) といった疑問にこたえるためには、EM アルゴリズムの各イテレーションでの中間状態をグラフにプロットし、アニメーションとして見る必要があ