Модель суміші Гауса є техніка м’якого кластеризування, яка використовується в неконтрольованому навчанні для визначення ймовірності того, що дана точка даних належить кластеру. Він складається з кількох гауссів, кожне з яких позначено k ∈ {1,…, K}, де K — кількість кластерів у наборі даних. 23 лютого 2024 р.
K-Means — це простий і швидкий метод кластеризації, але він може не врахувати неоднорідності, притаманні хмарним навантаженням. Моделі суміші Гауса можуть виявляти складні закономірності та групувати їх у зв’язані, однорідні компоненти, які є близькими представниками реальних моделей у наборі даних.
Що таке модель суміші Гауса? Використовуються сумішеві моделі щоб виявити субпопуляції або кластери в наборі даних; модель суміші Гауса має параметри, які відповідають ймовірності того, що конкретна точка даних належить до певної субпопуляції.
1) GMM є неконтрольований алгоритм ML. Принаймні так це класифікує sklearn. 2) Неконтрольовані методи можуть кластеризувати дані, але не можуть робити прогнози.
Модель суміші Гауса є імовірнісна модель, яка припускає, що всі точки даних генеруються із суміші кінцевої кількості розподілів Гауса з невідомими параметрами.
Моделі суміші Гауса (GMM) часто використовуються для кластеризації даних. Ви можете використовувати GMM для жорсткої або м’якої кластеризації даних запиту. Щоб виконати жорстку кластеризацію, GMM призначає точки даних запиту багатовимірним нормальним компонентам, які максимізують апостеріорну ймовірність компонента, враховуючи дані.