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ガウシアン混合分布(GMM)の混合数を変化させるとどうなるでしょう?
現在、混合数M=4でGMMにて画像の色情報(RGB)をモデル化しています。 もし混合数を大幅に増やしたり、減らしたりするとどうなるでしょう? 増やすことによってより緻密なモデルになるのでしょうか? ご回答よろしくお願い致します。
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目的によります。 1)分布をより精密に求めたい 混合数を増やすとよい。ただし、データ数も増やす必要があります。 2)モデルのパラメータを求めたい この場合には、適切な混合数があるはずです。 ガウシアン分布(正規分布)の場合、混合分布から 成分の分布を一意に定めるには、混合数が有限個という 条件があります。このため、実際のモデルの混合数よりはるかに 大きくすると、得られた結果の一意性が崩れます。 このことは、モデルのパラメータがうまく求められない ことを意味します。 やはり、あらかじめ、混合数を推定しておく必要が あると思います。増やす場合には、1つずつ増やして、 状況を確認していく。AICのような評価尺度が使えると よいのですが。
お礼
目的により適切な混合数を求める方法などがあると便利ですね。 ご回答ありがとうございました。