ScholarGate
دستیار
Machine learning

مدل آمیخته گوسی

مدل آمیخته گوسی یک روش خوشه‌بندی احتمالی است که داده‌ها را به صورت یک آمیخته وزنی از چندین توزیع گوسی مدل‌سازی می‌کند و با الگوریتم بیشینه‌سازی-انتظار که توسط دمپستر، لیرد و رابین در سال ۱۹۷۷ فرموله شد، برازش می‌شود. این تعمیمی از K-means است که در آن هر خوشه می‌تواند شکل، اندازه و جهت‌گیری خاص خود را داشته باشد.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Dempster, A.P., Laird, N.M. & Rubin, D.B. (1977). Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 39(1), 1–22. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 1). Gaussian Mixture Model (GMM Clustering). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/gaussian-mixture

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.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateGaussian Mixture Model (Gaussian Mixture Model (GMM Clustering)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/gaussian-mixture · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026