Machine learning
ガウス混合モデル
ガウス混合モデルは、データをいくつかのガウス分布の重み付き混合としてモデル化する確率的クラスタリング手法であり、1977年にDempster、Laird & Rubinによって定式化されたExpectation–Maximizationアルゴリズムを用いて適合されます。これは、各クラスターが独自の形状、サイズ、向きを持つことができるK-meansの一般化です。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Gaussian Mixture Model (GMM Clustering). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/gaussian-mixture
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