베이즈 혼합 모형

베이즈 혼합 모형(Bayesian mixture modeling)은 모집단을 K개의 구성요소 분포(component distribution)의 가중합으로 표현하고, 후방 추론(posterior inference)을 통해 혼합 가중치(mixing weight), 구성요소 매개변수(component parameter), 심지어 구성요소의 개수까지 모든 미지수를 추정합니다. 이는 모든 매개변수에 사전 분포(prior)를 부여하고 잠재적 그룹 할당(latent group assignment)을 고정된 것으로 취급하는 대신 불확실성을 정량화함으로써 고전적인 혼합 분석(classical mixture analysis)을 확장합니다.