¿Cuál es la relación entre una dimensión y un componente en un modelo de mezcla gaussiana? ¿Y cuáles son los significados de dimensión y componente? Gracias.
Corríjame si estoy equivocado: entiendo que los datos observados tienen muchas dimensiones. Cada dimensión representa una característica / aspecto de los datos recopilados y tiene su propia distribución gaussiana. No sé dónde encaja el "componente" en esta imagen y qué significa.
Respuestas:
Una mezcla de gaussianos se define como una combinación lineal de múltiples distribuciones gaussianas. Por lo tanto, tiene múltiples modos. La dimensión se refiere a los datos (por ejemplo, el color, la longitud, el ancho, la altura y el material de un zapato), mientras que el número de componentes se refiere al modelo. Cada gaussiano en tu mezcla es un componente. Por lo tanto, cada componente corresponderá a un modo, en la mayoría de los casos.
Le sugiero que lea sobre modelos de mezcla en wikipedia .
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No es diferente en una mezcla de gaussianos, excepto que ahora tiene que lidiar con matrices de covarianza en su modelo.
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