scikit-learn機械学習㊱ガウス混合モデル（その１）

前回は、スペクトラル・クラスタリングを使った実験を行いました。今回は、ガウス混合モデル（Gaussian Mixture Model、GMM）を紹介します。

GMMは、複数のガウス分布を組み合わせてデータの分布をモデル化する手法です。この手法は、統計的な観点からデータの構造を理解し、クラスタリングや異常検知といったタスクに適用できます。

例えば、以前の記事で取り上げた隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model、HMM）では、音声認識の分野でGMMと組み合わせたハイブリッドモデルがよく使用されていました。

GMMの特長の一つは、比較的少ないデータからでもその有用性を発揮する点です。ディープラーニングのように大量のデータを必要とする手法と比べて、GMMはガウス分布の組み合わせによってデータを効率的にモデリングできます。

そのため、小規模データを扱うプロジェクトではディープラーニングよりも有用なこともあります。scikit-learnでもサポートされています。