高斯混合模型是干嘛的（机器学习笔记 – 什么是高斯混合模型(GMM)？）
1 、高斯混合模型概述
高斯混合模型 (GMM) 是一种机器学习算法 。它们用于根据概率分布将数据分类为不同的类别 。高斯混合模型可用于许多不同的领域 ，包括金融 、营销等等！这里要对高斯混合模型进行介绍以及真实世界的示例 、它们的作用以及何时应该使用GMM 。
高斯混合模型 (GMM) 是一个概率概念 ，用于对真实世界的数据集进行建模 。GMM是高斯分布的泛化 ，可用于表示可聚类为多个高斯分布的任何数据集 。
高斯混合模型是一种概率模型 ，它假设所有数据点都是从具有未知参数的高斯分布的混合中生成的 。
高斯混合模型可用于聚类 ，这是将一组数据点分组为聚类的任务 。GMM 可用于在数据集中可能没有明确定义的集群中查找集群 。此外 ，GMM 可用于估计新数据点属于每个集群的概率 。高斯混合模型对异常值也相对稳健 ，这意味着即使有一些数据点不能完全适合任何集群 ，它们仍然可以产生准确的结果 。这使得 GMM 成为一种灵活而强大的数据聚类工具 。它可以被理解为一个概率模型 ，其中为每个组假设高斯分布 ，并且它们具有定义其参数的均值和协方差 。
GMM 由两部分组成——均值向量 (μ) 和协方差矩阵 (Σ) 。高斯分布被定义为呈钟形曲线的连续概率分布 。高斯分布的另一个名称是正态分布 。这是高斯混合模型的图片：它可以被理解为一个概率模型 ，其中为每个组假设高斯分布 ，并且它们具有定义其参数的均值和协方差 。GMM 由两部分组成——均值向量 (μ) 和协方差矩阵 (Σ) 。高斯分布被定义为呈钟形曲线的连续概率分布 。高斯分布的另一个名称是正态分布 。这是高斯混合模型的图片：
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