Inhoudsopgave:
- Definitie - Wat betekent Gaussian Mixture Model (GMM)?
- Techopedia verklaart Gaussian Mixture Model (GMM)
Definitie - Wat betekent Gaussian Mixture Model (GMM)?
Een Gaussiaans mengselmodel (GMM) is een categorie van probabilistisch model dat stelt dat alle gegenereerde datapunten zijn afgeleid van een mengsel van een eindige Gaussiaanse distributies die geen bekende parameters heeft. De parameters voor Gauss-mengselmodellen zijn afgeleid van maximale a posteriori-schatting of een iteratief verwachting-maximalisatie-algoritme van een eerder model dat goed is getraind. Gaussiaanse mengmodellen zijn erg handig als het gaat om het modelleren van gegevens, met name gegevens die uit verschillende groepen komen.
Techopedia verklaart Gaussian Mixture Model (GMM)
Wiskundig zijn Gaussiaanse mengmodellen een voorbeeld van een parametrische waarschijnlijkheidsdichtheidsfunctie, die kan worden weergegeven als een gewogen som van alle dichtheden van Gauss-componenten. Met andere woorden, de gewogen som van de Gaussiaanse dichtheden van de M-component staat bekend als een Gaussiaans mengselmodel en wiskundig is het p (x | λ) = XM i = 1 wi g (x | µi, Σi), waar M voor staat mengselgewichten, x is de gegevensvector met continue waarde uit de D-dimensie en en g (x | µi, Σi) is de component Gaussische dichtheid. Een Gaussiaans mengselmodel bestaat uit covariantiematrices, mengselgewichten en gemiddelde vectoren uit elke aanwezige componentdichtheid. Gaussians zijn volledig in staat om de correlaties van kenmerkvectorelementen te modelleren dankzij de lineaire combinatie van diagonale covariantiebasis. Een ander kenmerk van het Gauss-mengselmodel is de vorming van vloeiende benaderingen van willekeurig gevormde dichtheden.
Gaussiaanse mengmodellen worden gebruikt in biometrische systemen waarbij het parametrische model helpt bij het begrijpen van de kenmerken of metingen met betrekking tot die, zoals spectrale kenmerken van de stembanden. Gaussiaanse mengselmodellen worden ook gebruikt voor dichtheidsschatting en worden beschouwd als de meest statistisch volwassen technieken voor clustering.
