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定義-混合ガウスモデル（GMM）とはどういう意味ですか？
ガウス混合モデル（GMM）は、生成されたすべてのデータポイントが、既知のパラメーターを持たない有限ガウス分布の混合物から導出されることを示す確率モデルのカテゴリです。 ガウス混合モデルのパラメーターは、最大事後推定または十分に訓練された前のモデルからの反復期待値最大化アルゴリズムのいずれかから導出されます。 ガウス混合モデルは、データ、特に複数のグループからのデータのモデリングに関して非常に便利です。
Techopediaでガウス混合モデル（GMM）を説明
数学的には、ガウス混合モデルはパラメトリック確率密度関数の例であり、ガウス成分のすべての密度の加重和として表すことができます。 言い換えると、M成分のガウス密度の加重和はガウス混合モデルとして知られており、数学的にはp（x |λ）= XM i = 1 wi g（x | µi、Σi）です。混合重み、xはD次元からの連続値のデータベクトルであり、g（x | µi、Σi）は成分のガウス密度です。 ガウス混合モデルは、存在するすべての成分密度の共分散行列、混合重み、および平均ベクトルで構成されます。 ガウス分布は、対角共分散基底の線形結合のおかげで、特徴ベクトル要素の相関を完全にモデリングできます。 ガウス混合モデルのもう1つの特徴は、ランダムな形状の密度に対する滑らかな近似の形成です。
ガウス混合モデルは、生体認証システムで使用されます。生体認証システムでは、声道スペクトルの特徴などに関連する特徴または測定値をパラメトリックモデルが理解するのに役立ちます。 ガウス混合モデルは密度推定にも使用され、クラスタリングの最も統計的に成熟した手法と見なされます。
