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
![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~](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8fe635f10928eaea52a1acaa0c2959b62be616ab/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdatachemeng.com%2Fwp-content%2Fuploads%2FSnapCrab_NoName_2018-3-25_14-45-8_No-00.png)