GMM

资 源 简 介

GMM

详 情 说 明

高斯混合模型(GMM)是一种重要的概率统计模型，它能够有效描述由多个子群体组成的数据分布。这种模型的核心思想是将整体数据分布视为多个高斯分布的加权组合，每个高斯分量对应一个潜在的亚群体。

GMM的关键特性在于它不需要事先知道每个数据点属于哪个子群体，而是通过概率的方式同时建模所有这些子群体的分布特征。这使得GMM特别适用于聚类分析、密度估计等场景。模型通过期望最大化(EM)等算法进行参数估计，能够自动发现数据中的潜在结构。

在实际应用中，GMM广泛用于模式识别、语音处理、异常检测等领域。它相比简单高斯分布的优势在于能够捕捉更复杂的数据形态，相比硬聚类方法则提供了更丰富的概率解释。模型的主要参数包括每个高斯分量的均值、协方差以及混合权重，这些参数共同决定了数据的整体分布特征。