一、单成分单变量高斯模型
图1.1 单成分单变量高斯模型1
图1.2 单成分单变量高斯模型2
图1.3 单成分单变量高斯模型3
二、单成分多变量高斯模型
图2.1 单成分多变量高斯模型1
若协方差矩阵为对角矩阵且对角线上值相等，两变量高斯分布的等值线为圆形。
图2.2 单成分多变量高斯模型2
若协方差矩阵为对角矩阵且对角线上值不等，两变量高斯分布的等值线为椭圆形。长轴平行于取较大值的变量所在的轴，短轴平行于取较小值的变量所在的轴。
图2.3 单成分多变量高斯模型3
若协方差矩阵为非对角矩阵，表明变量之间存在相关性，相关系数取-1到1之间的非０值。
图2.4 单成分多变量高斯模型4
上图中两变量高斯分布的等值线长轴平行于这条直线。
图2.5 单成分多变量高斯模型5
三、多成分多变量高斯混合模型
基于先验概率选择成分后，基于
生成数据。
图3.1 多成分多变量高斯混合模型1
为减少参数数目，常假设协方差矩阵为对角矩阵且对角线取值相等。
图3.2 多成分多变量高斯混合模型2
图3.3 多成分多变量高斯混合模型3
如果哪个成分生成哪个数据的对应关系已知，即强制对齐，这时使用MLE进行参数估计
图3.4 多成分多变量高斯混合模型4
通常情况下，这种生成数据的对应关系是未知的，即存在隐变量，这时使用EM替代MLE进行参数估计。
图3.5 多成分多变量高斯混合模型5
E步其实计算的是，即软分配。
强制对齐下，将分配给其中的一个成分；
软分配下，将以一定的概率值分配给每个成分。
图3.6 多成分多变量高斯混合模型6
用GMM对数据进行拟合比用单个Gaussian拟合数据更加准确。
图3.7 多成分多变量高斯混合模型7
图3.8 多成分多变量高斯混合模型8
图3.9 多成分多变量高斯混合模型9
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