정규 혼합은 수치 변수를 위한 반복 군집화 기법입니다. 그러나 각 군집 내에서 기대 반응의 비율도 예측합니다. 정규 혼합은 서로 다른 군집을 나타내는 다변량 정규 분포의 혼합을 사용하여 측정값 열의 결합 확률 분포를 근사화할 수 있다고 가정합니다. 각 군집에 대해 평균 벡터와 공분산 행렬이 추정됩니다. 자세한 내용은 McLachlan과 Krishnan(1997) 연구 자료 및 Hand et al. (2001)의 Section 9.6에서 확인하십시오.
참고: 정규 혼합 알고리즘에는 군집 중심에 대한 랜덤 추측을 반복하는 작업이 포함됩니다. 이 때문에 분석을 실행할 때마다 결과가 약간 다를 수 있습니다.
다변량 이상치가 있다고 의심되는 경우 두 가지 옵션이 있습니다. 이상치 군집 또는 이상치 탐색 유틸리티를 사용할 수 있습니다. 이상치 군집 옵션은 균등 분포를 가정하고 표준 정규 혼합 방법보다 이상치에 덜 민감합니다. 이상치 탐색 유틸리티를 사용하면 분석 전에 이상치를 탐색하고 처리할 수 있습니다. 자세한 내용은 이상치 군집 및 예측 및 전문 모델링의 이상치 탐색에서 확인하십시오.
정규 혼합은 JMP에서 관측값을 군집화하기 위해 제공하는 네 가지 플랫폼 중 하나입니다. 네 가지 방법을 모두 비교하려면 관측값 군집화 플랫폼 개요의 내용을 참조하십시오.