Robuste Mischmodellierung

Robuste Mischmodellierung passt endliche Mischmodelle – probabilistische Clusterverfahren, die annehmen, dass Daten aus einer Mischung zugrundeliegender Unterpopulationen stammen – unter Verwendung von Komponentenverteilungen oder Schätzstrategien, die unempfindlich gegenüber Ausreißern und Rauschen mit schweren Rändern sind. Die beiden dominierenden Ansätze ersetzen Gaußsche Komponenten durch Verteilungen mit schwereren Rändern, wie die multivariate t-Verteilung, oder trimmen einen festen Anteil der extremsten Beobachtungen vor der Anpassung.