방법 증거 기록
Regularized Gaussian Mixture Model
A Regularized Gaussian Mixture Model (GMM) adds a small positive constant to the diagonal of each component covariance matrix during the Expectation-Maximization algorithm, preventing singular or near-singular matrices that cause numerical failures when the data are sparse, high-dimensional, or contain near-duplicate observations.
원본 기록
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Regularized Gaussian Mixture Model (Covariance-Regularized EM Clustering)
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- Fraley, C. & Raftery, A. E. (2002). Model-based clustering, discriminant analysis, and density estimation. Journal of the American Statistical Association, 97(458), 611–631. · DOI 10.1198/016214502760047131
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 9). Springer. · ISBN 978-0-387-31073-2
큐레이션된 주장
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관련 방법
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