主要内容
高斯混合模型
基于高斯混合模型的群集使用期望最大化算法
高斯混合模型（GMMS）通过最大化数据点属于其分配的群集的后验概率来将每个观察分配给群集。创建GMM对象GMDistribution.通过将模型拟合到数据（Fitgmdist.）或通过指定参数值（GMDistribution.）。然后，使用对象函数来执行群集分析（簇那后面那玛哈尔），评估模型（CDF.那PDF.），并生成随机变体（随机的）。
职能
话题
将数据分区数据与不同尺寸和相关结构的簇。
从高斯分布的混合实施模拟数据的硬群。
从高斯分布的混合中实现模拟数据的软聚类。
通过调整组件数量和组分协方差矩阵结构来确定最佳高斯混合模型（GMM）拟合。
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