جدول المحتويات:
التعريف - ماذا يعني نموذج الخليط الغوسي (GMM)؟
نموذج المخلوط الغوسي (GMM) هو فئة من النماذج الاحتمالية التي تنص على أن جميع نقاط البيانات التي تم إنشاؤها مستمدة من مزيج من توزيعات غاوسية محدودة ليس لها معلمات معروفة. يتم اشتقاق المعلمات لنماذج المخلوط غاوسي إما من أقصى تقدير خلفي أو من خوارزمية التكرار التوقعية القصوى من نموذج سابق تم تدريبه جيدًا. تعد نماذج خليط Gaussian مفيدة للغاية عندما يتعلق الأمر بنمذجة البيانات ، وخاصة البيانات التي تأتي من عدة مجموعات.
تيكوبيديا توضح نموذج الخليط الغوسي (GMM)
من الناحية الرياضية ، تعد نماذج المخلوط الغاوسي مثالًا على دالة الكثافة الاحتمالية البارامترية ، والتي يمكن تمثيلها كمجموع مرجح لجميع كثافات المكونات الغوسية. بمعنى آخر ، يُعرف المجموع المرجح للكثافة الغوسية المكونة M على أنه نموذج خليط غوسي ، وهو رياضياً هو p (x | λ) = XM i = 1 wi g (x | µi ، Σi) ، حيث يُشار إلى M أوزان المزيج ، x هي متجه البيانات المستمر القيمة من البعد D و g (x | µi، Σi) هي الكثافة الجوسية للمكون. يتكون نموذج المخلوط الغوسي من مصفوفات التغاير ، وأوزان المخلوط والمتجهات المتوسطة من كل كثافة مكونة حاضرة. الغاوسيون قادرون تمامًا على نمذجة الارتباط بين عناصر متجهات المعالم بفضل المزيج الخطي لأساس التباين القطري. ميزة أخرى لنموذج المخلوط الغوسي هي تشكيل التقريبات السلس للكثافات بشكل عشوائي.
تُستخدم نماذج المخلوط غاوسي في الأنظمة الحيوية حيث يساعد النموذج البارامترى في فهم الميزات أو القياسات المتعلقة بأخرى مثل الخصائص الطيفية للمسالك الصوتية. تُستخدم نماذج خليط غاوسي أيضًا لتقدير الكثافة وتعتبر أكثر التقنيات نضجًا إحصائيًا للتجميع.
