機械学習でデータクラスタリングにGamma Mixture Model（GMM）を頻繁に使用しますか？

Question

私はバックグラウンドを学習しているマシンから来ています。しかし、私がやったコースでも、これほど多くのことを聞いたことはありません。彼らは実際に何ですか？誰も私に簡単なアイデアを与えることができます。私はそれらが確率的なモジュールであり、より多くの生成アルゴリズムであることを知っています。

Answer 1

私はガウス混合モデルを頻繁に使用しました。ガンマ混合モデルは同じですが、ガウス分布ではなくガンマ分布を使用しています。

混合変数のすべてのアルゴリズムを使用して、確率変数の確率関数を取得します。代わりに、たとえば、ガウス分布をsinple分布を想定する ： P（X）= G（平均、分散）

彼らは、ガウス混合モデルの場合には、あなたのデータがあると仮定し、より一般的なモデルを想定

P（X）= G（mean1、variance1）+ G（mean2、variance2）+ ... + G（meanN、varianceN）

ガウス：例えば、単純な分布の組み合わせによって生成されます混合モデルアルゴリズムは、mean1、...、meanNとvariance1、...、varianceNの値を取得します。