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説明可能なガウス混合モデル
説明可能なガウス混合モデル（X-GMM）は、古典的なGMM確率的クラスタリングフレームワークに、特徴帰属スコア、コンポーネントレベルの要約、スパース共分散構造などの透明性メカニズムを拡張したものです。これにより、発見されたクラスターと密度推定を人間の専門家が理解し、伝達し、監査できるようになります。
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出典
- Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Ch. 11 — Mixture Models). MIT Press. ISBN: 978-0-262-01802-9
- Gaussian mixture model. Wikipedia. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Gaussian Mixture Model (X-GMM). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/explainable-gaussian-mixture-model
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