混合ガウス モデル
期待値最大化アルゴリズムを使用した混合ガウス モデルに基づくクラスター
"混合ガウス モデル" (GMM) では、割り当てられたクラスターにデータ点が属する事後確率が最大になるように各観測値をクラスターに割り当てます。モデルをデータに当てはめる (fitgmdist) かパラメーター値を指定する (gmdistribution) ことにより、GMM オブジェクト gmdistribution を作成します。そして、オブジェクト関数を使用して、クラスター分析の実行 (cluster、posterior、mahal)、モデルの評価 (cdf、pdf)、確率変量の生成 (random) を行います。
関数
トピック
- 混合ガウス モデルを使用したクラスタリング
サイズおよび相関の構造が異なる複数のクラスターにデータを分割します。
- ハード クラスタリングの使用による混合ガウス データのクラスタリング
ガウス分布の混合からシミュレートされたデータにハード クラスタリングを実装します。
- ソフト クラスタリングの使用による混合ガウス データのクラスタリング
ガウス分布の混合からシミュレートされたデータにソフト クラスタリングを実装します。
- 混合ガウス モデルの調整
成分数と成分の共分散行列の構造を調整することにより、最適な混合ガウス モデル (GMM) 近似を決定します。
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