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베이즈 가우시안 혼합 모델
베이즈 가우시안 혼합 모델(Bayesian Gaussian Mixture Model)은 고정된 점 추정치를 적합시키는 대신, 모든 혼합 파라미터에 사전 분포(prior distributions)를 설정하고 그 사후 분포(posterior)를 추론합니다. 이는 주로 변분 베이즈(Variational Bayes) 또는 MCMC를 통해 이루어지며, 원칙에 입각한 불확실성 정량화, 유효 컴포넌트 수의 자동 선택, 작은 데이터셋에 대한 과적합 방지 효과를 제공합니다.
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출처
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 10). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
- Attias, H. (1999). Inferring parameters and structure of latent variable models by variational Bayes. Proceedings of the 15th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), 21–30. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Mixture Model (Variational Bayes / MCMC Inference). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-gaussian-mixture-model
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