Mô hình hỗn hợp Gaussian tổ hợp

Mô hình hỗn hợp Gaussian tổ hợp (E-GMM) kết hợp nhiều Mô hình hỗn hợp Gaussian được điều chỉnh độc lập để cải thiện ước lượng mật độ, độ ổn định của phân cụm và phát hiện bất thường. Bằng cách lấy trung bình hoặc tổng hợp các kết quả xác suất của một số GMM — mỗi mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu con khác nhau hoặc khởi tạo ngẫu nhiên khác nhau — mô hình tổ hợp giảm độ nhạy cảm với các cực tiểu cục bộ và lựa chọn hạt giống ngẫu nhiên, mang lại kết quả mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn so với bất kỳ GMM đơn lẻ nào.