什么是GMM？

GMM指的是高斯混合模子，是一种用于聚类和密度估量的无监视进修算法。它假设样本数据是由多个高斯散布混合而成的，并测验考试通过参数优化来拟合那些散布。GMM关于数据散布较为复杂的情况具有较好的适用性。

GMM的算法流程大致如下：

1. 初始化高斯散布的参数。即指定混合成分个数和每个成分的均值和协方差矩阵。

2. 计算每个样本点属于每个高斯散布的概率，即计算后验概率。

3. 通过计算后验概率来更新高斯散布的参数。

4. 反复步调2和步调3曲到收敛或到达预定迭代次数。

GMM普遍应用于图像朋分、人脸识别、语音识别、时间序列建模、异常检测等范畴。例如，GMM能够在图像朋分中识别出布景和前景。在人脸识别中，GMM能够对图像停止建模，并用于识他人脸。在异常检测中，GMM能够用于发现数据中的异常值。

GMM的长处包罗：

1. 能够捕获数据散布的复杂性。

2. 能够处置多个成分的数据集。

3. 关于数据的噪声和缺失值具有较好的鲁棒性。

GMM的缺点包罗：

1. 算法复杂度较高，需要大量计算。

2. 关于成分的数目标估量较为困难。

与K-Means、条理聚类等聚类算法比拟，GMM具有更高的灵敏性和可扩展性，能够对多个成分停止建模，而且能够处置愈加复杂的数据散布。但GMM的计算复杂度更高，对成分数目标估量愈加困难。