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Modelos de mixtura gaussianos

Agrupe en función de modelos de mixtura gaussianos mediante el algoritmo de esperanza-maximización

Los modelos de mixtura gaussianos (MMG) asignan cada observación a un cluster maximizando la probabilidad a posteriori de que un punto de datos pertenezca al cluster asignado. Cree un objeto MMG gmdistribution ajustando un modelo a los datos (fitgmdist) o especificando los valores de los parámetros (gmdistribution). Después, utilice las funciones del objeto para realizar un análisis de clusters (cluster, posterior, mahal), evaluar el modelo (cdf, pdf) y generar variables aleatorias (random).

Funciones

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Crear un objeto `gmdistribution`

`fitgmdist`	Fit Gaussian mixture model to data
`gmdistribution`	Create Gaussian mixture model

Trabajar con un objeto `gmdistribution`

`cdf`	Cumulative distribution function for Gaussian mixture distribution
`cluster`	Construct clusters from Gaussian mixture distribution
`mahal`	Mahalanobis distance to Gaussian mixture component
`pdf`	Probability density function for Gaussian mixture distribution
`posterior`	Posterior probability of Gaussian mixture component
`random`	Random variate from Gaussian mixture distribution