混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM)～クラスタリングするだけでなく、データセットの確率密度分布を得るにも重宝します～今回は、混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM) というクラスタリングの手法です。GMM を使うことで、データセットをクラスターごとに分けられるだけでなく、データセットの確率密度分布を得ることができます。この分布を使えば、新たにサンプリングできたり、回帰分析やクラス分類の逆解析に応用できたりするわけです。 そんな有用な GMM について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。GMM の具体例や計算方法について説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください。 pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。 興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。 GMM の概要 クラスタリング手法の一つ 与えられたデータセットを、複数の正規分布の重ね合わせで表現する
