혼합 모델

1 개요

mixture model

混合 模型, 混合 model

혼합 모형, 혼합 모델

• 통계학에서 전체 집단안의 하위 집단의 존재를 나타내기 위한 확률 모델
• 관찰된 집단이 주어졌을 때 하위 집단들의 특징들에 대해 통계적 추론을 하기 위해 쓰인다.
• 관찰된 변수와 잠재 변수의 결합 분포를 정의한다면, 관찰된 변수들의 분포는 모든 잠재 변수에 대해 주변화(marginalize)함으로써 구할 수 있다. 이렇게 함으로써 관찰된 변수의 복잡한 분포를 잠재변수를 사용하여 더 단순하게 표현할 수 있다.
• 혼합 모델은 이러한 잠재변수를 가정하여 복잡한 분포를 추정하는데 사용된다.
• 또, 혼합 모델은 데이터를 군집화(clustering)에 쓰일 수 있다.
• 잠재 변수를 포함하는 모델의 최대 우도 추정(Maximum likelihood estimation)을 위해서는 기대값 최대화(expectation-maximization) 알고리즘이 사용된다.
• 가우시안 혼합 모델은 데이터마이닝, 패턴 인식, 머신 러닝, 통계분석 등에 광범위하게 쓰인다.

2 같이 보기

• 토픽 모델
• 잠재 변수 모델
• 성장 혼합모형
• 가우스 혼합모형

3 참고

• 영어 위키백과 "Mixture model"
• 위키백과 "혼합 모델"
• 위키낱말사전 "혼합 모델"
• 다음사전 "혼합 모델"
• 다음백과 "혼합 모델"
• 네이버사전 "혼합 모델"
• 네이버백과 "혼합 모델"
• 나무위키 "혼합 모델"
• 리브레 위키 "혼합 모델"