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Modelos de mezcla de Gauss

Cluster basado en modelos de mezcla de Gauss usando el algoritmo de maximización de expectación

Modelos de mezcla de Gauss (genéticamente) asigne cada observación a un clúster maximizando la probabilidad posterior de que un punto de datos pertenezca a su clúster asignado. Cree un objeto GMM gmdistribution ajustando un modelo a los datos (fitgmdist) o especificando los valores de los parámetros (gmdistribution). A continuación, utilice las funciones de objeto para realizar el análisis de clústeres (cluster, posterior, mahal), evaluar el modelo (cdf, pdf) y generar variables aleatorias (random).

Para aprender acerca de los modelos de mezcla de Gauss, vea Gaussian Mixture Models.

Funciones

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fitgmdistFit Gaussian mixture model to data
gmdistributionCreate Gaussian mixture model
cdfCumulative distribution function for Gaussian mixture distribution
clusterConstruct clusters from Gaussian mixture distribution
mahalMahalanobis distance to Gaussian mixture component
pdfProbability density function for Gaussian mixture distribution
posteriorPosterior probability of Gaussian mixture component
randomRandom variate from Gaussian mixture distribution

Temas

Gaussian Mixture Models

Gaussian mixture models (GMMs) contain k multivariate normal density components, where k is a positive integer.

Cluster Using Gaussian Mixture Models

Partition data into clusters with different sizes and correlation structures.

Cluster Gaussian Mixture Data Using Hard Clustering

Implement hard clustering on simulated data from a mixture of Gaussian distributions.

Cluster Gaussian Mixture Data Using Soft Clustering

Implement soft clustering on simulated data from a mixture of Gaussian distributions.

Tune Gaussian Mixture Models

Determine the best Gaussian mixture model (GMM) fit by adjusting the number of components and the component covariance matrix structure.

Introduction to Cluster Analysis

Understand the basic types of cluster analysis.