Un modelo de Gaussian Mixture© es un modelo probabilístico que presupone que todos los puntos de datos se generan a partir de una mezcla de un número finito de distribuciones gausianas con parámetros desconocidos.
Se puede pensar que los modelos de mezcla son un generalizador de la agrupación en clúster de k-medias para incorporar información sobre la estructura de covarianzas de los datos, así como los centros de los valores gausianos latentes.1
El nodo Gaussian Mixture en ' watsonx.ai Studio ' expone las características principales y los parámetros más utilizados de la biblioteca Gaussian Mixture. El nodo se implementa en Python.
Para obtener más información sobre los algoritmos y parámetros de modelado de mezcla gausiana, consulte Modelos de mezcla gausiana y Mezcla gausiana. 2
1 "Guía del usuario." Modelos de mezcla gausiana. Web. © 2007 - 2017. Desarrolladores de scikit-learn.
2 Scikit-learn: Aprendizaje automático en Python, Pedregosa et al., JMLR 12, pp. 2825-2830, 2011.