gmmhansen检验

GMM，即高斯混合模型（Gaussian Mixture Model），是一种概率模型，用于表示在总体中占据一定比例的多个子群体的数据分布情况。每个子群体对应一个高斯分布（正态分布），整个模型由这些高斯分布的线性组合构成。GMM在聚类、密度估计等领域有广泛应用，尤其适合处理数据点来自不同潜在类别的情况。通过最大化似然估计或使用EM算法（期望最大化算法），可以训练GMM模型以学习数据的潜在结构。与K均值聚类相比，GMM不仅能确定数据点属于哪个簇，还能提供数据点属于各个簇的概率，因此更加灵活和强大。此外，GMM还被应用于语音识别、图像分割、异常检测等多个领域，是数据分析和机器学习中的一个重要工具。