Gaussian Mixture Model (Modelo de Mezcla Gaussiana)

Es un modelo estadístico utilizado para representar la distribución de datos en un espacio continuo.

Se basa en la suposición de que los datos provienen de una combinación de varias distribuciones gaussianas (o normal) con parámetros específicos.

Cada componente de la mezcla está definido por una media y una desviación estándar, lo que le permite adaptarse a diferentes formas y agrupaciones en los datos.

Se utiliza comúnmente en problemas de clasificación, segmentación y agrupamiento no supervisado debido a su capacidad para identificar y separar patrones dentro de los datos.

La estimación de los parámetros de las distribuciones que conforman la mezcla se realiza mediante métodos como el algoritmo de Expectation-Maximization (EM).

Ofrece flexibilidad y precisión en la modelización estadística, siendo especialmente útil cuando los datos presentan estructuras complejas o multimodales.

En machine learning, es aplicable en áreas como visión por computadora, bioinformática y procesamiento de señales, donde la identificación de subgrupos o patrones ocultos es clave.