Modellazione robusta di miscele

La modellazione robusta di miscele adatta modelli a miscela finita — metodi di clustering probabilistico che assumono che i dati derivino da una combinazione di sottopopolazioni sottostanti — utilizzando distribuzioni di componenti o strategie di stima progettate per essere insensibili a outlier e rumore a code pesanti. I due approcci dominanti sostituiscono le componenti Gaussiane con distribuzioni a code più pesanti come la t multivariata, o eliminano una proporzione fissa delle osservazioni più estreme prima dell'adattamento.