데이터마이닝, 패턴 인식, 머신 러닝, 통계분석 등
혼합 모델은 이러한 잠재변수를 가정하여 복잡한 분포를 추정하는데 사용된다.또, 혼합 모델은 데이터를 군집화(clsutering)하는 데 쓰일 수 있다. 잠재 변수를 포함하는 모델의 최대 우도 추정(Maximum likelihood estimation)을 위해서는 기대값 최대화(expectation-maximization) 알고리즘이 사용된다. 가우시안 혼합 모델은 데이터마이닝, 패턴 인식, 머신 러닝, 통계분석 등에 광범위하게 쓰인다. 이 때 모델의 파라미터들은 EM 알고리즘을 통해 구한다. 관측된 자료가 특징 벡터 x 와 관측 값이 속해있는 클래스 ω 로 이루어진 변수 쌍 {x, ω}으로 구성될 경우의 학습은 특징벡터와 정확한 답이 주어졌기 때문에 교사/감독(supervised : 교사와 함께 훈련한) 학습이라고 한다.
가우시안 혼합 모델은 어디에 쓰이는거야
혼합 모델