混合高斯模型GMM是指对样本的概率密度分布进行估计,而估计采用的模型(训练模型)是几个高斯模型的加权和(具体是几个要在模型训练前建立好)。每个高斯模型就代表了一个类(一个Cluster)。对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影,就会分别得到在各个类上的概率。然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果。

  理论上可以通过增加Model的个数,用GMM近似任何概率分布。在做参数估计的时候,常采用的是最大似然方法。最大似然法就是使样本点在估计的概率密度函数上的概率值最大。对于高维数据,GMM可能会表现不佳。

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