混合ガウスモデル

期待値最大化アルゴリズムを使用した混合ガウスモデルに基づくクラスター

“混合ガウスモデル”(GMM)では,割り当てられたクラスターにデータ点が属する事後確率が最大になるように各観測値をクラスターに割り当てます。モデルをデータにあてはめる(fitgmdist)かパラメーター値を指定する(gmdistribution)ことにより,GMMオブジェクトgmdistributionを作成します。そして,オブジェクト関数を使用して,クラスター分析の実行(集群、后、泰姬陵),モデルの評価(提供、pdf),確率変量の生成(随机)を行います。

関数

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`gmdistribution`オブジェクトの作成

`fitgmdist`	データへの混合ガウスモデルのあてはめ
`gmdistribution`	混合ガウスモデルの作成

`gmdistribution`オブジェクトの処理

`提供`	混合ガウス分布の累積分布関数
`集群`	混合ガウス分布からクラスターを作成
`泰姬陵`	混合ガウス成分に対するマハラノビス距離
`pdf`	混合ガウス分布に対する確率密度関数
`后`	混合ガウス成分の事後確率
`随机`	混合ガウス分布による確率変量