一.高斯混合模型概述 1.公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型: 其中,αk≥0,且∑αk=1,是每一个高斯分布的权重.Ø(y|θk)是第k个高斯分布的概率密度,被称为第k个分模型,参数为θk=(μk, αk2),概率密度的表达式为: 高斯混合模型就是K个高斯分布的线性组合,它假设所有的样本可以分为K类,每一类的样本服从一个高斯分布,那么高斯混合模型的学习过程就是去估计K个高斯分布的概率密度Ø(y|θk),以及每个高斯分布的权重αk.每个观测样本出现的概率就表示为K个高斯分布概率的加