Latent structureMultivariate analysis
혼합 모형화
혼합 모형화는 모집단이 K개의 관찰되지 않은 하위 모집단으로 구성되어 있으며, 각 하위 모집단은 자체 확률 분포로 설명된다고 가정합니다. 관찰된 데이터는 이러한 구성 요소 분포의 가중치 조합에서 추출된 것으로 간주됩니다. 이는 임의 군집화에 대한 원칙에 기반한 모델 기반 대안을 제공하며, 구성 요소 수가 다른 해법의 공식적인 비교를 지원합니다.
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출처
- McLachlan, G. J. & Peel, D. (2000). Finite Mixture Models. Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471006268
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Finite Mixture Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/mixture-modeling
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