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Modelos de mixtura gaussianos

Agrupe en función de modelos de mixtura gaussianos mediante el algoritmo de esperanza-maximización

Los modelos de mixtura gaussianos (MMG) asignan cada observación a un cluster maximizando la probabilidad a posteriori de que un punto de datos pertenezca al cluster asignado. Cree un objeto MMG gmdistribution ajustando un modelo a los datos (fitgmdist) o especificando los valores de los parámetros (gmdistribution). Después, utilice las funciones del objeto para realizar un análisis de clusters (cluster, posterior, mahal), evaluar el modelo (cdf, pdf) y generar variables aleatorias (random).

Funciones

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fitgmdistFit Gaussian mixture model to data
gmdistributionCreate Gaussian mixture model
cdfCumulative distribution function for Gaussian mixture distribution
clusterConstruct clusters from Gaussian mixture distribution
mahalMahalanobis distance to Gaussian mixture component
pdfFunción de densidad de probabilidad para una distribución de mixtura gaussiana
posteriorPosterior probability of Gaussian mixture component
randomVariables aleatorias de la distribución de mixtura gaussiana

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