Зміст:
- Визначення - Що означає модель Гауссової суміші (GMM)?
- Техопедія пояснює модель Гауссової суміші (GMM)
Визначення - Що означає модель Гауссової суміші (GMM)?
Модель суміші Гаусса (GMM) - це категорія ймовірнісної моделі, яка стверджує, що всі згенеровані точки даних отримані із суміші кінцевих гауссових розподілів, що не має відомих параметрів. Параметри для моделей суміші Гаусса виводяться або з максимальної післяорієнтованої оцінки, або з ітеративного алгоритму максимізації очікування з попередньої моделі, яка добре навчена. Моделі сумішей Гаусса дуже корисні, коли мова йде про моделювання даних, особливо даних, що надходять з декількох груп.
Техопедія пояснює модель Гауссової суміші (GMM)
Математично моделі гауссових сумішей є прикладом параметричної функції щільності ймовірності, яка може бути представлена у вигляді зваженої суми всіх густин гауссових компонентів. Іншими словами, зважена сума М компонентної гауссової щільності відома як модель гауссової суміші, а математично це p (x | λ) = XM i = 1 wi g (x | µi, Σi), де M позначається для вагових сумішей, x - вектор даних безперервного значення з D-розмірності, а g (x | µi, Σi) - компонентна гауссова щільність. Модель суміші Гаусса складається з матриць коваріації, ваг суміші та середніх векторів від кожної наявної щільності компонентів. Гаусси цілком здатні моделювати кореляції елементів елементів вектора завдяки лінійній комбінації основи діагональної коваріації. Ще однією особливістю моделі Гауссової суміші є формування плавних наближень до випадково сформованих густин.
Моделі суміші Гаусса застосовуються в біометричних системах, де параметрична модель допомагає зрозуміти особливості або вимірювання, пов'язані з такими, як спектральні особливості голосових шляхів. Моделі сумішей Гаусса також використовуються для оцінки щільності і вважаються найбільш статистично зрілими методами кластеризації.
