GMM和HMM之间的区别

Question

据我了解：

• GMM 是一个概率模型，可以模拟N个正态分布的子种群。 GMM中的每个组件都是高斯 分布。
• HMM 是具有隐藏状态的统计马尔可夫模型。当数据连续时，每个隐藏状态都将建模为高斯模型 分布。

如果这两个信息正确，那么GMM和HMM有什么区别？

此外，在时间序列的情况下（连续数据），每个状态都是一个，并且只有一个高斯分布？没有排放概率矩阵？

感谢您的帮助！！！ ：）

Answer 1

这两条信息不正确。首先，您必须了解“过程”与随机变量（RV）的关系。 HMM，即使它的名称是“模型”，实际上它也是一个（随机的）过程，RV随时间索引t改变。 GMM通常用于过程的发出（HMM）。将HMM与GMM进行比较并不是一成不变的，一个HMM甚至是一个随机过程，甚至其名称就是一个模型。而GMM与随机变量的分布有关。 HMM需要时间索引（t或n），而GMM不需要。

问：而且，在时间序列情况下（连续数据），每个状态都是一个，并且只有一个高斯分布？没有排放概率矩阵？ 答：这个问题是无法理解的