แบบจำลองผสมแบบเกาส์เซียน

แบบจำลองผสมเกาส์เซียน (GMM) เป็นแบบจำลองความน่าจะเป็นที่ถือว่าจุดข้อมูลทั้งหมดสร้างขึ้นจากส่วนผสมของการแจกแจงแบบเกาส์เซียนในจำนวนจำกัดโดยมีพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก เป็นอัลกอริธึมการจัดกลุ่มและเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่ใช้บ่อยที่สุดสำหรับการจัดกลุ่ม

GMM เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลและสามารถนำไปใช้กับแอปพลิเคชันต่างๆ ได้ ตั้งแต่การจำแนกประเภท การจัดกลุ่มข้อมูล และการประมาณความหนาแน่น เป้าหมายหลักของแบบจำลองประเภทนี้คือการกำหนดโครงสร้างพื้นฐานของชุดข้อมูลโดยการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในจุดข้อมูล สามารถใช้เพื่อระบุคลัสเตอร์ที่เป็นเนื้อเดียวกันภายในชุดข้อมูลได้

แบบจำลองผสมแบบเกาส์เซียนมีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดที่ว่าชุดข้อมูลสามารถอธิบายได้ว่าเป็นการผสมของการแจกแจงแบบเกาส์เซียนหลายแบบ โดยแต่ละแบบมีพารามิเตอร์ของตัวเอง (ค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน ฯลฯ) โมเดลจะกำหนดจุดข้อมูลแต่ละจุดให้กับส่วนประกอบแบบเกาส์เซียน และ จากนั้นพารามิเตอร์ของส่วนประกอบ Gaussian จะถูกประมาณตามข้อมูล

ใน GMM ส่วนประกอบแบบเกาส์เซียนจะรวมกันเป็นผลรวมถ่วงน้ำหนัก โดยแต่ละส่วนประกอบจะให้น้ำหนักกับส่วนผสมทั้งหมด แนวคิดก็คือน้ำหนักจะจับความน่าจะเป็นสัมพัทธ์ที่แต่ละองค์ประกอบมีส่วนช่วยในการกระจายข้อมูลทั้งหมด

GMM เป็นอัลกอริธึมที่รู้จักกันดีและใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายสาขา รวมถึงคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลสัญญาณ การแบ่งส่วนภาพ การทำเหมืองข้อมูล และอื่นๆ GMM ใช้งานง่ายและสามารถจำลองการกระจายข้อมูลที่ซับซ้อนโดยใช้พารามิเตอร์ที่ค่อนข้างน้อย

แม้จะมีข้อดี GMM ก็มีข้อเสียอยู่บ้าง ตัวอย่างเช่น ใช้งานได้เฉพาะกับข้อมูลที่แสดงอย่างดีด้วยการแจกแจงแบบเกาส์เซียนผสมกัน และอาจพบปัญหาในการค้นหากลุ่มในข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้ พารามิเตอร์ของเกาส์เซียนยังอาจไวต่อการเลือกการกำหนดค่าเริ่มต้น ซึ่งอาจเป็นเรื่องยากที่จะปรับให้เหมาะสม