Съдържание:
- Определение - Какво означава Гауссов модел на смеси (GMM)?
- Техопедия обяснява Гаусов модел на смеси (GMM)
Определение - Какво означава Гауссов модел на смеси (GMM)?
Моделът на Гаусова смес (GMM) е категория на вероятностния модел, който гласи, че всички генерирани точки от данни са получени от смес от крайни гаусски разпределения, които нямат известни параметри. Параметрите за моделите на гаусски смеси са получени или от максимална последваща оценка или от итеративен алгоритъм за максимизиране на очакванията от предишен модел, който е добре обучен. Моделите на гаусски смеси са много полезни, когато става въпрос за моделиране на данни, особено данни, които идват от няколко групи.
Техопедия обяснява Гаусов модел на смеси (GMM)
Математически моделите на смеси от Гаус са пример за параметрична функция на плътност на вероятностите, която може да бъде представена като претеглена сума от всички плътности на гаусските компоненти. С други думи, претеглената сума на M компонентните плътности на Гаус е известна като модел на гаусска смес и математически е p (x | λ) = XM i = 1 wi g (x | µi, Σi), където M е обозначен за тегловни смеси, x е векторът на непрекъснатите данни от D-измерението и g (x | µi, Σi) е компонентната плътност на Гаус. Моделът на гаусска смес се състои от ковариационни матрици, тегла на сместа и средни вектори от всяка присъстваща плътност на компонентите. Гаусианците са напълно способни да моделират корелациите на елементите на характеристиките на вектора благодарение на линейната комбинация от диагонална ковариационна основа. Друга особеност на модела на гаусската смес е формирането на плавни приближения към произволно оформени плътности.
Моделите на Гаусова смес се използват в биометрични системи, където параметричният модел помага да се разберат характеристиките или измерванията, свързани с такива, като спектрални характеристики на гласните пътища. Гауссовите смесени модели също се използват за оценка на плътността и се считат за най-статистически зрелите техники за групиране.
