nodo Gaussian Mixture

Un modello gaussiano Mixture© è un modello probabilistico che presume che tutti i punti di dati siano generati da una miscela di un numero finito di distribuzioni gaussiane con parametri sconosciuti.

Si può pensare a modelli di miscele come generalizzare k-means clustering per incorporare informazioni sulla struttura di covarianza dei dati così come sui centri dei gaussiani latenti.¹

Il nodo Gaussian Mixture in Cloud Pak for Data espone le caratteristiche principali e i parametri comunemente utilizzati della libreria Gaussian Mixture. Il nodo è implementato in Python.

Per ulteriori informazioni sugli algoritmi e sui parametri di modellazione della miscela gaussiana, vedere Modelli di miscela gaussiana e Miscela gaussiana. ²

¹ "Guida per l'utente". Modelli Gaussian mixture. Web. © 2007 - 2017. Sviluppatori scikit-learn.

² Scikit-learn: Machine Learning in Python, Pedregosa et al., JMLR 12, pagg. 2825-2830, 2011.