Erklärbares Gaußsches Mischmodell
Ein erklärbares Gaußsches Mischmodell (X-GMM) erweitert den klassischen probabilistischen Clustering-Rahmen des GMM um Transparenzmechanismen – wie Merkmalsbeitragsbewertungen, komponentenbezogene Zusammenfassungen oder spärliche Kovarianzstrukturen –, damit entdeckte Cluster und Dichteschätzungen von menschlichen Experten verstanden, kommuniziert und auditiert werden können.
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Quellen
- Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Ch. 11 — Mixture Models). MIT Press. ISBN: 978-0-262-01802-9
- Gaussian mixture model. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Gaussian Mixture Model (X-GMM). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/explainable-gaussian-mixture-model
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