Kazalo:
- Opredelitev - Kaj pomeni Gaussov model mešanice (GMM)?
- Tehopedija pojasnjuje Gaussov model mešanice (GMM)
Opredelitev - Kaj pomeni Gaussov model mešanice (GMM)?
Gaussov model mešanice (GMM) je kategorija verjetnostnega modela, ki navaja, da so vse ustvarjene podatkovne točke izpeljane iz mešanice končnih Gaussovih porazdelitev, ki nima znanih parametrov. Parametri za modele Gaussove mešanice izhajajo bodisi iz najvišje posteriori ocene ali iz iterativnega algoritma maksimizacije pričakovanj iz predhodnega modela, ki je dobro usposobljen. Gaussovi modeli mešanic so zelo uporabni, ko gre za modeliranje podatkov, zlasti podatkov, ki prihajajo iz več skupin.
Tehopedija pojasnjuje Gaussov model mešanice (GMM)
Matematično so modeli Gaussove mešanice primer parametrične funkcije gostote verjetnosti, ki jo lahko predstavljamo kot tehtano vsoto vseh gostot Gaussovih komponent. Z drugimi besedami, tehtana vsota gavsovih gostot M je znana kot Gaussov model mešanice, matematično pa je p (x | λ) = XM i = 1 wi g (x | µi, Σi), kjer je M označen za mešanice, x je vektor neprekinjenih podatkov iz D-dimenzije in g (x | µi, Σi) komponentna Gausova gostota. Gaussov model mešanice sestavljajo kovarijantne matrike, mase zmesi in srednji vektorji iz vsake prisotne gostote komponent. Gausovci so popolnoma sposobni modelirati korelacije elementov vektorskih značilnosti zahvaljujoč linearni kombinaciji osnove diagonalne kovariance. Druga značilnost modela Gaussove mešanice je oblikovanje gladkih približkov naključno oblikovanih gostot.
Gaussovi modeli mešanic se uporabljajo v biometričnih sistemih, kjer parametrični model pomaga pri razumevanju lastnosti ali meritev, povezanih s tistimi, kot so spektralne značilnosti glasilcev. Za ocenjevanje gostote se uporabljajo tudi modeli Gaussove mešanice in veljajo za najbolj statistično zrele tehnike grozdenja.
