混合高斯

混合高斯模型是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布的加权组合生成的。每个高斯分布对应于一个子类别，而权重则表示该子类别在数据中出现的概率。混合高斯模型可以用于聚类、回归和分类等任务。它的主要优点是可以处理具有不同形状和大小的数据集，并且可以自动确定数据的子结构。此外，混合高斯模型还可以通过EM算法进行参数估计，从而使得模型能够适应不断变化的数据。总之，混合高斯模型是一种强大且灵活的工具，可以帮助我们更好地理解和分析复杂的数据集。