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Latent structureMultivariate analysis

Mixture-Modellierung

Die Mixture-Modellierung geht davon aus, dass eine Population aus K unbeobachteten Subpopulationen besteht, die jeweils durch eine eigene Wahrscheinlichkeitsverteilung beschrieben werden. Die beobachteten Daten werden als Stichproben aus einer gewichteten Kombination dieser Komponentenverteilungen behandelt. Sie bietet eine prinzipielle, modellbasierte Alternative zu ad-hoc-Clustering und unterstützt den formalen Vergleich von Lösungen mit unterschiedlicher Komponentenanzahl.

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Quellen

  1. McLachlan, G. J. & Peel, D. (2000). Finite Mixture Models. Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471006268
  2. 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

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ScholarGate. (2026, June 3). Finite Mixture Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/mixture-modeling

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Referenziert von

ScholarGateMixture Modeling (Finite Mixture Modeling). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/statistics/mixture-modeling · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026