混合模型是k個分量分布的混合，它們共同形成混合分布：f（x ）f(x)
f（x ）= σk = 1ķαķfķ（x ）f(x)=∑k=1kαkfk(x)
讓我們通過乙個例子激發您為何使用混合模型的原因。讓我們說有人向您展示了以下密度圖：
我們可以立即看到所得到的分布似乎是雙峰的（即有兩個凸起），表明這些資料可能來自兩個不同的**。
head(faithful)
## eruptions waiting
## 1 3.600 79
## 2 1.800 54
## 3 3.333 74
## 4 2.283 62
## 5 4.533 85
## 6 2.883 55
執行混合模型聚類時，您需要做的第一件事是確定要用於元件的統計分布型別。
正態分佈由兩個變數引數化：
我們將用 **來演示gmm的實際應用：
實際上很簡單; 紅色和藍色線僅表示2種不同的擬合高斯分布。平均值分別為：
mixmdl$mu
## [1] 54.61489 80.09109
mixmdl$sigma
## [1] 5.871244 5.867716
mixmdl$lambda
## [1] 0.3608869 0.6391131
post.df
head(post.df, 10) #
## x comp.1 comp.2
## 1 79 0.0001030875283 0.999896912472
## 2 54 0.9999093397312 0.000090660269
## 3 74 0.0041357268361 0.995864273164
## 4 62 0.9673819082244 0.032618091776
## 5 85 0.0000012235720 0.999998776428
## 6 55 0.9998100114503 0.000189988550
## 7 88 0.0000001333596 0.999999866640
## 8 85 0.0000012235720 0.999998776428
## 9 51 0.9999901530788 0.000009846921
## 10 85 0.0000012235720 0.999998776428
終端使用者決定使用什麼「閾值」將資料分配到組中。例如，可以使用0.3作為後閾值來將資料分配給comp.1並獲得以下標籤分布。
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