Un modelo de Mezcla© gausiana es un modelo probabilístico que supone 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 de mezcla gausiana en watsonx.ai expone las características principales y los parámetros utilizados habitualmente de la biblioteca de mezcla gausiana. 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.