Robust Gaussian Mixture Model

Robust Gaussian Mixture Model заменя стандартните Гаусови компоненти с разпределения с по-тежки опашки — най-често t-разпределения на Стюдент — или включва подрязване и намаляване на тежестта на екстремните стойности в рамките на EM алгоритъма. Резултатът е вероятностен метод за клъстеризация и оценка на плътността, който придава по-малко влияние на действително аномалните точки върху параметрите на компонентите, предотвратявайки изкривяването на формите или позициите на клъстерите от екстремни стойности.