gaussian matrix model

混合高斯模型（Gaussian mixture model, GMM）是由多个高斯模型组成的模型，通过一定的权重将这些高斯模型融合成一个模型。它可以产生更复杂的样本，并且可以拟合任意分布的样本。

混合高斯模型的概率密度函数可以表示为：
p(x) = Σk=1^K πkN(x|uk, Σk)
其中，p(x|k)是第k个高斯模型的概率密度函数，p(k)是第k个高斯模型的权重，且满足Σk=1^K πk = 1。

混合高斯模型的直观理解是将多个单高斯模型融合起来，使得模型更加复杂，从而可以拟合更复杂的样本。如果混合高斯模型融合的高斯模型个数足够多，并且它们之间的权重设定合理，那么这个模型可以拟合任意分布的样本。

另外，单高斯模型（Gaussian single model, GSM）是混合高斯模型的一种特殊情况，它只有一个高斯模型，用来拟合单一分布的样本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)](https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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