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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、posterior、mahal)、モデルの評価 (cdf、pdf)、確率変量の生成 (random) を行います。

関数

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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
cdf 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
mahal 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
posterior 混合ガウス成分の事後確率
random 混合ガウス分布による確率変量

トピック