ガウス混合モデル
定義によるハイブリッドモデルは、いくつかの混合一緒の確率分布密度、ガウシアン混合モデルは、最も一般的なハイブリッドモデルです。
GMM、ガウス混合モデル、ガウス分布モデルミックスの複数から構成されている中国名ガウス混合モデルのフルネーム。
確率密度関数
Kαは、ガウス分布の数を表し、Kは、 αは、各ガウス分布の係数を表し、K > 0、及びΣα K = 1、
Ø（Y |θをK）各ガウス分布を表し、θはKを θ、各パラメータのガウス分布を表し、K =（U K、σはK 2）。
例えば
男性と女性は、男性と女性は、一緒に混合ガウス分布で、その後それらの高さをミックス、独自の高さのガウス分布の対象となっています。
ガウス混合モデルを混合高さデータを使用することで、男性と女性は、自分のガウス分布を推定しました
概要
二段階に分けGMM事実、最初のステップは、ガウス分布を選択することで、データは、確率分布にこれを取るために、そのような人間のように設定、α- K、
サンプルは、通常のガウス分布に相当し、この分布から取られ
、一緒にクラスタ化されたそれぞれの確率密度分布であり、一般的にクラスタで使用GMM;確率密度分布が既知である場合には、パラメータ推定問題となります
EM解釈GMM
EMは、隠された変数のコアと尤度関数であります
次のように派生結果が得られました
GMM EMアルゴリズム
アルゴリズムのプロセス
参考文献：
https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/59613054
「統計的学習法」リーハング