مدل خوشه بندی گوسی (Gaussian Mixture Model)
مدل خوشه بندی گوسی یک روش قدرتمند در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل احتمالاتی است که برای مدلسازی دادههایی که از توزیعهای گوسی مختلفی پیروی میکنند، استفاده میشود. این مدل به دنبال ترکیب چندین توزیع گوسی است که هر یک از آنها میتواند یک کلاس یا یک مولفه در دادهها را نمایش دهد. بنابراین، مدل کلاسترینگ گوسی برای شناسایی و تقسیم دادههایی که از توزیعهای مختلفی مشتق شدهاند، بسیار مفید است.
هدف اصلی مدل مخلوط گوسی این است که دادهها را به شیوهای مناسب بر حسب توزیعهای گوسی که متفاوت هستند، تقسیم کند.
برای این کار، ابتدا باید تعداد و نوع توزیعهای گوسی مورد استفاده را تخمین بزنیم. سپس مدل شروع به یادگیری پارامترهای این توزیعها از دادهها میکند. معمولاً این پارامترها شامل میانگین و انحراف معیار هر یک از توزیعهای گوسی است.
در ادامه، مدل بر اساس احتمالهایی که برای هر نمونه از دادهها به هر یک از توزیعها اختصاص داده است، دادهها را به گروههای مختلف تقسیم میکند. این احتمالها نشان دهنده این است که هر نمونه با چه احتمالی از هر یک از توزیعها تولید شده است.
کاربرد مدل خوشه بندی گوسی
از مهمترین کاربردهای مدل خوشه بندی گوسی میتوان به شناسایی الگوهای پنهان در دادهها اشاره کرد. به عنوان مثال، در شناسایی دستههای مختلف اشیا در تصاویر، شناسایی سلولهای سرطانی در تصاویر پزشکی، یا تحلیل سیگنالهای زمینهای در پردازش سیگنال، این مدل میتواند کمک کند تا الگوهای پیچیدهتری که در دادهها وجود دارند، شناسایی شوند.
مزایا مدل کلاسترینگ گوسی
یکی از مزایای اصلی مدل خوشه بندی گوسی این است که این مدل از انعطاف بالایی برخوردار است و میتواند توزیعهای پیچیدهتری را که دادهها از آنها مشتق شدهاند، مدل کند. همچنین، این مدل قابلیت تشخیص پنهان بودن الگوها را دارد و در مواردی که دادهها از چندین منشأ مختلف تولید شدهاند، عملکرد مناسبی دارد.
معایب مدل (Gaussian Mixture Model) :
یکی از معایب اصلی مدل خوشه بندی گوسی این است که نیاز به تخمین تعداد مناسب مولفهها (توزیعهای گوسی) دارد. این تخمین میتواند در مواردی که تعداد مولفهها ناشناخته باشد، مشکلساز شود. همچنین، اگر دادهها توزیعهایی متفاوت و یا با پیچیدگی بالا داشته باشند، مدل ممکن است به دلیل سادگی خود محدودیتهایی داشته باشد.
با خدمات پلتفرم ژیر اشنایی داری؟

متریک دقت (Accuracy) در یادگیری ماشین
متریک دقت (Accuracy) در مدل های کلاسیفیکیشن یادگیری ماشین https://aparat.com/v/skn3np0https://aparat.com/v/skn3np0 متریک دقت (Accuracy) یکی از پرکاربردترین معیارها برای ارزیابی عملکرد …

مدل رگرسیون XGBoost: یک روش قدرتمند برای پیشبینی
https://aparat.com/v/mwgmxvphttps://aparat.com/v/mwgmxvp مدل رگرسیون XGBoost یکی از محبوبترین و قدرتمندترین الگوریتمهای یادگیری ماشین است که در مسائل مختلف پیشبینی و تحلیل …

رگرسیون جنگل تصادفی (Random Forest Regression)
https://aparat.com/v/aryt0zphttps://aparat.com/v/aryt0zp رگرسیون جنگل تصادفی (Random Forest Regression) یکی از الگوریتمهای محبوب و کارآمد یادگیری ماشین است که برای پیشبینی متغیرهای …