Modelado Robusto de Mezclas

El modelado robusto de mezclas ajusta modelos de mezclas finitas —métodos de agrupamiento probabilístico que asumen que los datos provienen de una combinación de subpoblaciones subyacentes— utilizando distribuciones de componentes o estrategias de estimación diseñadas para ser insensibles a valores atípicos y ruido de colas pesadas. Los dos enfoques dominantes reemplazan los componentes Gaussianos con distribuciones de colas más pesadas, como la t multivariante, o recortan una proporción fija de las observaciones más extremas antes de ajustarlas.