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Un modèle de mélange gaussien (usuellement abrégé par l'acronyme anglais GMM pour ''Gaussian Mixture Model'') est un modèle statistique exprimé selon une densité mélange. Il sert à estimer paramétriquement la distribution de variables aléatoires en les modélisant comme une somme de plusieurs gaussiennes (appelées noyaux). Il s'agit alors de déterminer la variance, la moyenne et l'amplitude de chaque gaussienne. Ces paramètres sont optimisés selon un critère de maximum de vraisemblance pour approcher le plus possible la distribution recherchée. Cette procédure se fait le plus souvent itérativement via l'algorithme espérance-maximisation (EM). | Un modèle de mélange gaussien (usuellement abrégé par l'acronyme anglais GMM pour ''Gaussian Mixture Model'') est un modèle statistique exprimé selon une densité mélange. Il sert à estimer paramétriquement la distribution de variables aléatoires en les modélisant comme une somme de plusieurs gaussiennes (appelées noyaux). Il s'agit alors de déterminer la variance, la moyenne et l'amplitude de chaque gaussienne. Ces paramètres sont optimisés selon un critère de maximum de vraisemblance pour approcher le plus possible la distribution recherchée. Cette procédure se fait le plus souvent itérativement via l'algorithme espérance-maximisation (EM). | ||
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==Anglais== | ==Anglais== | ||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Mod%C3%A8le_de_m%C3%A9lange_gaussien Source : Wikipedia IA] | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Mod%C3%A8le_de_m%C3%A9lange_gaussien Source : Wikipedia IA] | ||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:27
Définition
Un modèle de mélange gaussien (usuellement abrégé par l'acronyme anglais GMM pour Gaussian Mixture Model) est un modèle statistique exprimé selon une densité mélange. Il sert à estimer paramétriquement la distribution de variables aléatoires en les modélisant comme une somme de plusieurs gaussiennes (appelées noyaux). Il s'agit alors de déterminer la variance, la moyenne et l'amplitude de chaque gaussienne. Ces paramètres sont optimisés selon un critère de maximum de vraisemblance pour approcher le plus possible la distribution recherchée. Cette procédure se fait le plus souvent itérativement via l'algorithme espérance-maximisation (EM).
Français
modèle de mélange gaussien
Anglais
Gaussian mix method
Gaussian Mixture Model
GMM
Sources
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
