기대값 최대화(expectation-maximization) 알고리즘
이렇게 함으로써 관찰된 변수의 복잡한 분포를 잠재변수를 사용하여 더 단순하게 표현 할 수 있다. 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.
통계학에서 모델의 최대 우도를 추정할때 뭐가 사용돼
혼합 모델