가우스 혼합© 모델은 알 수 없는 매개변수를 사용하는 한정된 개수의 혼합 가우스 분포에서 모든 데이터 포인트가 생성된다고 간주하는 확률 모델입니다.

혼합 모델은 데이터의 공분산 구조 및 잠재 가우스의 중심에 대한 정보를 통합하기 위해 K-평균 군집을 일반화하는 것으로 간주할 수 있습니다.¹

watsonx.ai 의 가우스 혼합 노드는 가우스 혼합 라이브러리의 핵심 기능 및 일반적으로 사용되는 매개변수를 표시합니다. 이 노드는 Python으로 구현됩니다.

가우스 혼합 모델링 알고리즘 및 매개변수에 대한 자세한 정보는 가우스 혼합 모델 및 가우스 혼합 모델을 참조하십시오. ²

¹ "User Guide." Gaussian mixture models. 웹. © 2007 - 2017. scikit-learn 개발자.

² Scikit-learn: Machine Learning in Python, Pedregosa et al., JMLR 12, pp. 2825-2830, 2011.