Sadržaj:
- Definicija - Što znači Gaussov model mješavine (GMM)?
- Tehopedija objašnjava Gaussov model mješavine (GMM)
Definicija - Što znači Gaussov model mješavine (GMM)?
Gaussov model mješavine (GMM) kategorija je vjerojatnog modela koji kaže da su sve generirane podatkovne točke izvedene iz mješavine konačnih Gaussovih raspodjela koje nemaju poznate parametre. Parametri za Gaussove modele smjesa izvedeni su iz maksimalne posteriori procjene ili iz iterativnog algoritma maksimizacije očekivanja iz prethodnog modela koji je dobro uvježban. Modeli Gaussovih mješavina vrlo su korisni kada je riječ o modeliranju podataka, posebno podataka koji dolaze iz nekoliko skupina.
Tehopedija objašnjava Gaussov model mješavine (GMM)
Matematički, modeli Gaussove smjese su primjer parametrijske funkcije gustoće vjerojatnosti, koja se može predstaviti kao ponderirani zbroj svih gustoća Gaussovih komponenata. Drugim riječima, ponderirani zbroj guskih gustoća M komponente poznat je kao Gaussov model mješavine, a matematički je to p (x | λ) = XM i = 1 wi g (x | µi, Σi), gdje je M označen za mase mješavina, x je kontinuirano vrednovani vektor podataka iz D-dimenzije i g (x | µi, Σi) komponentna Gaussova gustoća. Gaussov model mješavine sastoji se od kovarijantnih matrica, težina smjese i srednjih vektora iz svake prisutne gustoće komponenata. Gausi su u potpunosti sposobni modelirati korelacije elemenata vektorskih karakteristika zahvaljujući linearnoj kombinaciji osnove dijagonalne kovarijance. Još jedna značajka modela Gaussove smjese je formiranje glatkih aproksimacija nasumično oblikovanih gustoća.
Modeli mješavine Gaussove smjese koriste se u biometrijskim sustavima gdje parametrijski model pomaže u razumijevanju značajki ili mjerenja povezanih s onima kao što su spektralne značajke glasnica. Gaussovi modeli mješavina koriste se i za procjenu gustoće i smatraju se statistički najzrelijim tehnikama za grupiranje.
