是一种统计学方法,用于将给定的数据集拟合到由多个正态分布组成的混合分布模型中。这种方法可以帮助我们理解数据的分布特征,并用于数据分析、模式识别、异常检测等领域。
混合模型是由多个正态分布组成的概率分布模型,每个正态分布称为一个组件。每个组件都有自己的均值、方差和权重,权重表示了该组件在整个混合模型中的重要性。通过拟合数据集到混合模型,我们可以得到每个数据点属于每个组件的概率,从而可以进行进一步的分析和预测。
优势:
应用场景:
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