Modelos de Mezcla

Son técnicas estadísticas utilizadas para modelar datos cuya distribución puede explicarse como una combinación de varias distribuciones más simples, como gaussianas.

Permiten descomponer un conjunto de datos en múltiples componentes subyacentes, cada uno representando una clase o categoría latente.

Se utilizan comúnmente en tareas de agrupamiento no supervisado, clasificación y estimación de densidades de probabilidad.

El número de componentes del modelo puede ser especificado manualmente o determinado automáticamente mediante criterios como el de información bayesiano.

La parametrización de los componentes y sus contribuciones relativas al modelo se optimiza utilizando métodos como el algoritmo de expectativa-maximización.

Son aplicados en áreas como reconocimiento de patrones, análisis de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y bioinformática.