ガウス混合©モデルは、未知パラメータを持つ有限個数のガウス分布の混合からすべてのデータ ポイントが生成されると仮定する確率モデルです。

混合モデルは、データの共分散構造および潜在ガウス分布の中心に関する情報を取り込むための一般化 K-means クラスタリングと考えることができます。¹

watsonx.ai StudioのGaussian Mixtureノードは、Gaussian Mixtureライブラリのコア機能とよく使われるパラメータを公開しています。 このノードは Python で実装されています。

ガウス混合モデリングのアルゴリズムとパラメーターについて詳しくは、「 ガウス混合モデル 」および「 ガウス混合モデル」を参照してください。 ²

¹ 「ユーザー・ガイド」。 ガウス混合モデル: Web. 2007 年 -2017年 SF 、開発者。

² Scikit-learn: Python での機械学習、Pedregosa et al., JMLR 12、pp. 2825-2830、2011。