高斯混合模型-用高斯概率密度函数精确地量化事物

《高斯混合模型》，此词条收录于06/28，仅供参考

      高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM），就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，是一个将事物分解为若干个的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。

      高斯混合模型是一种拟合能力很强的统计建模工具，其主要优势在于对数据的建模能力强，理论上来说，它可以拟合任何一种概率分布函数。而它的主要缺点是对数据的依赖性过高。高斯混合模型在说话人识别和语种识别中获得了极大的成功。