Ein gaußsches Mischverteilungsmodell ist ein probabilistisches Modell, das voraussetzt, dass alle Datenpunkte aus einer Mischung einer endlichen Anzahl von gaußschen Verteilungen mit unbekannten Parametern generiert werden.
Man kann sich Mischmodelle so vorstellen, dass sie K-Means Clustering generalisieren, um Informationen über die Kovarianzstruktur der Daten sowie die latenten Gaußschen Zentren zu integrieren.1
Der Knoten "Gaußsche Mischung" in watsonx.ai stellt die Kernfunktionen und häufig verwendeten Parameter der gaußschen Mischbibliothek bereit. Der Knoten ist in Python implementiert.
Weitere Informationen zu Algorithmen und Parametern für die gaußsche Mischverteilung finden Sie unter Gaußsche Mischverteilung und Gaußsche Mischverteilung. 2
1 "Benutzerhandbuch." Gaußsche Mischverteilungsmodelle. Web. © 2007-2017. scikit-learn Entwickler.
2 Scikit-learn: Machine Learning in Python, Pedregosa et al., In: JMLR 12. 2825-2830, 2011.