方法证据记录
Gaussian Mixture Model
A Gaussian Mixture Model is a probabilistic clustering method that models the data as a weighted mixture of several Gaussian distributions, fitted with the Expectation–Maximization algorithm formalized by Dempster, Laird & Rubin in 1977. It is a generalization of K-means in which each cluster can take its own shape, size, and orientation.
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Gaussian Mixture Model (GMM Clustering)
分类方法记录 · ml-model / machine-learning
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