混合高斯模型（GMM）在隐马尔可夫模型（HMM）的实际应用中，有什么联系和作用？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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高斯混合模型（GMM） - 知乎
笔者最近在计算机视觉课程里接触到了高斯混合模型（Gaussian Mixture Model），遂写一篇笔记来整理记录相关知识点，分享给大家。
【AI深究】高斯混合模型（GMM）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示） | 混合模型概率密度函数、多元高斯分布概率密度函数 . . .
高斯混合模型是一种强大的概率聚类方法，适合复杂数据的软分配和多样簇形建模。通过EM算法迭代估计参数，GMM能为每个样本点提供属于各簇的概率，提升聚类的灵活性和解释力。
什么是高斯混合模型？| IBM
高斯混合模型 (GMM) 是一种概率模型，它将数据表示为多个高斯分布的组合，每个高斯分布都有自己的均值和方差，由混合系数加权。GMM 常用于聚类和密度估计，因为它们能够捕捉复杂的多峰分布，其中数据点可能自然地围绕不同中心聚集，而不是单一均值。
高斯混合模型_百度百科
高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。
高斯混合模型（GMM）：宝宝级教程 - 知乎
GMM，Gaussian Mixture Module, 中文叫做：高斯混合模型。简单来说，就是多个高斯模型叠加在一起，形成一个混合模型。用这个混合模型来计算数据的概率分布。
2. 1. 高斯混合模型 - scikit-learn中文社区
高斯混合模型是一种概率模型，它假设所有数据点都是从有限数量的高斯分布的混合参数中生成的。可以将混合模型视为对 k-means聚类算法的扩展，它包含了数据的协方差结构以及隐高斯模型中心的信息。
高斯混合模型（GMM）算法初探 - 一亩三分地
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率的无监督学习模型，通过假设数据由多个高斯分布组成来进行数据建模，在机器学习、统计学和信号处理等领域有广泛的应用。
GMM (Gaussian Mixture Model)
GMM 用作聚类算法的思想很简单：假设样本数据服从混合高斯分布，根据样本数据集推出混合高斯分布的各个参数，以及各个样本最可能属于哪个高斯分布，这样，GMM 的 K （ K 值往往由用户提供）个成分对应于聚类任务中的 K 个簇，每个样本划到最可能的高斯