ガウス混合ノード

ガウス混合©モデルは、未知パラメータを持つ有限個数のガウス分布の混合からすべてのデータ ポイントが生成されると仮定する確率モデルです。混合モデルは、データの共分散構造および潜在ガウス分布の中心に関する情報を取り込むための一般化 K-means クラスタリングと考えることができます。¹

SPSS® Modeler のガウス混合ノードは、ガウス混合ライブラリーのコア機能およびよく使用されるパラメータを公開します。このノードは Python で実装されています。

ガウス混合モデル アルゴリズムおよびパラメータについて詳しくは、http://scikit-learn.org/stable/modules/mixture.html および https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.mixture.GaussianMixture.html にあるガウス混合に関する資料を参照してください。²

¹ "User Guide." Gaussian mixture models. Web. © 2007 - 2017. scikit-learn developers.

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