¿Cuál es la relación entre una dimensión y un componente en un modelo Gaussian de la mezcla? Y ¿cuáles son los significados de la dimensión y componentes? Gracias.
Complacer corregirme si soy mal: mi entendimiento es el observado datos tienen muchas dimensiones. Cada dimensión representa un aspecto de función de los datos recogidos y tiene su propia distribución gaussiana. No sé donde "componente" encaja en este cuadro y lo que significa.
Una mezcla de Gaussianas se define como una combinación lineal de los múltiples de distribución Gausiana. Por lo tanto se ha de múltiples modos. La dimensión se refiere a los datos (por ejemplo, el color, la longitud, la anchura, la altura y el material de un zapato), mientras que el número de componentes se refiere a la modelo. Cada Gaussianas en la mezcla es uno de los componentes. Por lo tanto cada uno de los componentes corresponden a un modo, en la mayoría de los casos.
Sugiero leer sobre modelos de mezcla en la wikipedia.
Una mezcla de Gaussianas algoritmo es una generalización probabilística del $k$-significa algoritmo. Cada vector media en $k$-significa es componente. El número de elementos en cada uno de los vectores de $k$ es la dimensión del modelo. Por lo tanto, si usted tiene $n$ dimensiones, tiene $k\times n$ matriz de vectores de medias.
No es diferente en una mezcla de Gaussianas excepto que ahora tienes que tratar con matrices de covarianza en el modelo.
I-Ciencias es una comunidad de estudiantes y amantes de la ciencia en la que puedes resolver tus problemas y dudas.
Puedes consultar las preguntas de otros usuarios, hacer tus propias preguntas o resolver las de los demás.
