异常检测算法（四）：高斯混合模型（GMM）

高斯混合模型 (GMM) 是一种机器学习算法。它们用于根据概率分布将数据分类为不同的类别。高斯混合模型可用于许多不同的领域，包括金融、营销等等！这里要对高斯混合模型进行介绍以及真实世界的示例、它们的作用以及何时应该使用GMM。

高斯混合模型 (GMM) 是一个概率概念，用于对真实世界的数据集进行建模。GMM是高斯分布的泛化，可用于表示可聚类为多个高斯分布的任何数据集。

高斯混合模型是一种概率模型，它假设所有数据点都是从具有未知参数的高斯分布的混合中生成的。

高斯混合模型可用于聚类，这是将一组数据点分组为聚类的任务。GMM 可用于在数据集中可能没有明确定义的集群中查找集群。此外，GMM 可用于估计新数据点属于每个集群的概率。高斯混合模型对异常值也相对稳健，这意味着即使有一些数据点不能完全适合任何集群，它们仍然可以产生准确的结果。这使得 GMM 成为一种灵活而强大的数据聚类工具。它可以被理解为一个概率模型，其中为每个组假设高斯分布，并且它们具有定义其参数的均值和协方差。

GMM 由两部分组成——均值向量 (μ) 和协方差矩阵 (Σ)。高斯分布被定义为呈钟形曲线的连续概率分布。高斯分布的另一个名称是正态分布。这是高斯混合模型的图片：它可以被理解为一个概率模型，其中为每个组假设高斯分布，并且它们具有定义其参数的均值和协方差。GMM 由两部分组成——均值向量 (μ) 和协方差矩阵 (Σ)。高斯分布被定义为呈钟形曲线的连续概率分布。高斯分布的另一个名称是正态分布。这是高斯混合模型的图片：

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