GMM — 高斯混合模型

事实

用多个高斯分布共同表示数据分布的概率模型。

人话

它像老中医把脉分证：表面都像一个毛病，细看却是几路体质，各有自己的正常范围。

常用于聚类、密度估计和异常检测，适合数据里混着多拨来源的情况。

相关概念

• Expectation-Maximization（期望最大化算法）
• 无监督学习
• Hidden Markov Model（隐马尔可夫模型）
• 生成模型（Generative Model）

Expectation-maximization
它常用 EM 交替估计分组概率和分布参数。

Unsupervised-learning
它是经典无监督方法，常拿来发现隐藏簇。

Hidden-markov-model
在连续观测场景里，它常被用作 HMM 的发射分布。

Generative-model
它先刻画数据怎么来，再据此做聚类或判别。