Gaussisk Blandingsmodel
En Gaussisk Blandingsmodel (Gaussian Mixture Model, GMM) er en probabilistisk klyngeanalysemetode, der modellerer data som en vægtet blanding af flere Gaussiske fordelinger, tilpasset med Expectation–Maximization (EM) algoritmen, som blev formaliseret af Dempster, Laird & Rubin i 1977. Det er en generalisering af K-means, hvor hver klynge kan have sin egen form, størrelse og orientering.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Dempster, A.P., Laird, N.M. & Rubin, D.B. (1977). Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 39(1), 1–22. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Gaussian Mixture Model (GMM Clustering). ScholarGate. https://scholargate.app/da/machine-learning/gaussian-mixture
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DBSCANMaskinlæring↔ compare
- Hierarkisk grupperingMaskinlæring↔ compare
- Principal Component AnalysisMaskinlæring↔ compare
- UMAPMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →