Робастное моделирование смесей

Робастное моделирование смесей подбирает конечные смеси моделей — вероятностные методы кластеризации, которые предполагают, что данные возникают из смеси подпопуляций — используя компонентные распределения или стратегии оценивания, разработанные так, чтобы быть нечувствительными к выбросам и шуму с тяжелыми хвостами. Два доминирующих подхода заменяют гауссовы компоненты распределениями с более тяжелыми хвостами, такими как многомерное t-распределение, или отбрасывают фиксированную долю наиболее экстремальных наблюдений перед подгонкой.