가우스 혼합 모델(GMM)은 모든 데이터 포인트가 유한한 수의 가우스 분포와 알 수 없는 매개변수의 혼합에서 생성된다고 가정하는 확률 모델입니다. 클러스터링 알고리즘이며 클러스터링에 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나입니다.
GMM은 비지도 학습 알고리즘의 일종으로 분류, 데이터 클러스터링, 밀도 추정 등 다양한 응용 분야에 사용될 수 있습니다. 이 유형의 모델의 주요 목표는 데이터 포인트에서 숨겨진 패턴을 찾아 데이터 세트의 기본 구조를 결정하는 것입니다. 데이터 세트 내에서 동종 클러스터를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
가우스 혼합 모델은 데이터 세트가 각각 고유한 매개변수(평균, 분산 등)를 갖는 여러 가우스 분포의 혼합으로 설명될 수 있다는 아이디어를 기반으로 합니다. 모델은 각 데이터 포인트를 가우시안 구성 요소에 할당합니다. 그런 다음 가우시안 구성요소의 매개변수가 데이터를 기반으로 추정됩니다.
GMM에서는 가우시안 구성요소가 가중치 합계로 결합되며, 각 구성요소는 전체 혼합물에 어느 정도 가중치를 부여합니다. 가중치는 각 구성 요소가 전체 데이터 분포에 기여할 상대적 가능성을 포착한다는 아이디어입니다.
GMM은 컴퓨터 비전, 신호 처리, 이미지 분할, 데이터 마이닝 등 다양한 분야에서 잘 알려져 있고 널리 사용되는 알고리즘입니다. GMM은 구현하기 쉽고 상대적으로 적은 수의 매개변수를 사용하여 복잡한 데이터 분포를 모델링할 수 있습니다.
장점에도 불구하고 GMM에는 몇 가지 단점이 있습니다. 예를 들어, 가우스 분포가 혼합되어 잘 표현되는 데이터에만 작동하며 더 복잡한 데이터에서는 클러스터를 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 또한 가우시안의 매개변수는 초기화 선택에 민감할 수 있으며 이는 최적화하기 어려울 수 있습니다.
