Thành phần nào trong mô hình hỗn hợp gaussian?

Mối quan hệ giữa kích thước và thành phần trong Mô hình hỗn hợp Gaussian là gì? Và ý nghĩa của kích thước và thành phần là gì? Cảm ơn bạn.

Vui lòng sửa cho tôi nếu tôi sai: sự hiểu biết của tôi là dữ liệu quan sát có nhiều chiều. Mỗi thứ nguyên đại diện cho một tính năng / khía cạnh của dữ liệu được thu thập và có phân phối Gaussian riêng. Tôi không biết "thành phần" phù hợp với hình ảnh này ở đâu và ý nghĩa của nó.

Một hỗn hợp Gaussian được định nghĩa là sự kết hợp tuyến tính của nhiều phân phối Gaussian. Do đó, nó có nhiều chế độ. Kích thước đề cập đến dữ liệu (ví dụ: màu sắc, chiều dài, chiều rộng, chiều cao và chất liệu của giày) trong khi số lượng thành phần đề cập đến mô hình. Mỗi Gaussian trong hỗn hợp của bạn là một thành phần. Do đó, mỗi thành phần sẽ tương ứng với một chế độ, trong hầu hết các trường hợp.

Tôi đề nghị bạn đọc lên trên các mô hình hỗn hợp trên wikipedia .

Một hỗn hợp của thuật toán Gaussians là một khái quát xác suất của thuật toán -means. Mỗi vectơ trung bình trong -means là thành phần. Số phần tử trong mỗi vectơ là kích thước của mô hình. Do đó, nếu bạn có kích thước, bạn có ma trận của các vectơ trung bình.k k n k × $k$$k$$k$$n$$k\times n$

Nó không khác gì trong một hỗn hợp Gaussian ngoại trừ việc bây giờ bạn phải xử lý các ma trận hiệp phương sai trong mô hình của bạn.