Gaussian Mixture Model (GMM) / Mô hình Hỗn hợp Gauss

📖 Gaussian Mixture Model (GMM)

Definition (English):

GMM is a probabilistic model that represents data as a mixture of several Gaussian distributions with unknown parameters. Unlike hard clustering (K-Means), GMM provides soft assignments (probabilities of belonging to each cluster). GMM is trained using Expectation-Maximization (EM) algorithm. Applications include density estimation, clustering, and anomaly detection.

📖 Mô hình Hỗn hợp Gauss

Định nghĩa (Tiếng Việt):

GMM là mô hình xác suất biểu diễn dữ liệu dưới dạng hỗn hợp của nhiều phân bố Gauss với tham số chưa biết. Không giống phân cụm cứng (K-Means), GMM cung cấp phân bổ mềm (xác suất thuộc về mỗi cụm). GMM được huấn luyện bằng thuật toán Expectation-Maximization (EM). Ứng dụng bao gồm ước tính mật độ, phân cụm và phát hiện bất thường.

📂 Phân loại: Algorithms