Reguleret Gaussisk Blanding (GMM)
En reguleret Gaussisk Blanding (GMM) tilføjer en lille positiv konstant til diagonalen af hver komponents kovariansmatrix under Expectation-Maximization-algoritmen, hvilket forhindrer singulære eller næsten singulære matricer, der forårsager numeriske fejl, når data er sparsomme, højdimensionelle eller indeholder næsten duplikerede observationer.
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
- Fraley, C. & Raftery, A. E. (2002). Model-based clustering, discriminant analysis, and density estimation. Journal of the American Statistical Association, 97(458), 611–631. DOI: 10.1198/016214502760047131 ↗
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 9). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gaussian Mixture Model (Covariance-Regularized EM Clustering). ScholarGate. https://scholargate.app/da/machine-learning/regularized-gaussian-mixture-model
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.
- Bayesiansk Gaussisk Blanding (Bayesian Gaussian Mixture Model)Maskinlæring↔ compare
- K-means ClusteringMaskinlæring↔ compare
- One-Class SVMMaskinlæring↔ compare
- Regulariseret K-Means-klyngedannelseMaskinlæring↔ compare
- Regulariseret k-Nærmeste NaboerMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →