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アンサンブル混合ガウスモデル
アンサンブル混合ガウスモデル (E-GMM) は、複数の独立して適合された混合ガウスモデル (GMM) を結合することで、密度推定、クラスタリングの安定性、および異常検出を改善します。それぞれ異なるデータサブセットまたはランダムな初期化で学習された複数のGMMの確率的出力を平均化または集約することにより、アンサンブルは局所最適解やランダムシード選択に対する感度を低減し、単一のGMMよりも堅牢で信頼性の高い結果をもたらします。
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出典
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 9: Mixture Models and EM). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble methods in machine learning. Multiple Classifier Systems, Lecture Notes in Computer Science, 1857, 1–15. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Gaussian Mixture Model (E-GMM). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/ensemble-gaussian-mixture-model
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