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混合高斯模型的高斯分布怎么来的

1、高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。

2、高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）也是常见的聚类算法。使用EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设了每个簇的数据符合正态分布（高斯分布），当前的数据分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起。

3、单高斯模型是指，数据集内分布的点，只有一个高斯分布即可覆盖。

4、一般来说，一个混合模型可以使用任何概率分布，这里使用高斯混合模型是因为高斯分布具备很好的数学性质以及良好的计算性能。先来看一组数据。

5、从而呈现出高斯分布的特征。需要注意的是，虽然高斯分布在许多情况下是现实中的一种合理近似，但并不是所有的随机变量都服从高斯分布。在实际应用中，通过对特定问题的研究和数据分析，可以确定最适合该问题的概率分布模型。

6、一般来说，一个混合模型可以使用任何概率分布，这里使用高斯混合模型是因为高斯分布具备很好的数学性质以及良好的计算性能。GMM是工业界使用最多的一种聚类算法。

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