Оглавление:
- Определение - Что означает модель гауссовой смеси (GMM)?
- Techopedia объясняет модель гауссовой смеси (GMM)
Определение - Что означает модель гауссовой смеси (GMM)?
Модель гауссовой смеси (GMM) - это категория вероятностной модели, которая утверждает, что все сгенерированные точки данных получены из смеси конечных гауссовых распределений, которые не имеют известных параметров. Параметры для моделей гауссовой смеси выводятся либо из апостериорной оценки максимума, либо из итеративного алгоритма максимизации ожидания из предыдущей модели, которая хорошо обучена. Модели гауссовой смеси очень полезны, когда речь идет о данных моделирования, особенно данных, которые поступают из нескольких групп.
Techopedia объясняет модель гауссовой смеси (GMM)
Математически модели гауссовой смеси являются примером параметрической функции плотности вероятности, которую можно представить в виде взвешенной суммы всех плотностей гауссовых компонент. Другими словами, взвешенная сумма M-компонентных гауссовых плотностей известна как модель гауссовой смеси, и математически это p (x | λ) = XM i = 1 wi g (x | µi, Σi), где M обозначается как веса смеси, x - это непрерывный вектор данных из D-измерения, а g (x | µi, Σi) - гауссовская плотность компонентов. Модель гауссовой смеси состоит из ковариационных матриц, весов смеси и средних векторов из каждой имеющейся плотности компонентов. Гауссианы полностью способны моделировать корреляции векторных элементов признаков благодаря линейной комбинации диагонального ковариационного базиса. Другой особенностью модели гауссовой смеси является формирование гладких приближений к плотностям произвольной формы.
Модели гауссовой смеси используются в биометрических системах, где параметрическая модель помогает понять особенности или измерения, связанные с такими, как спектральные характеристики голосового тракта. Модели гауссовой смеси также используются для оценки плотности и считаются наиболее статистически зрелыми методами кластеризации.
