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LCM假设通常用高斯混合时,我们假设每个组件的协方差矩阵是等于一个对角矩阵的诊断(12; :::; D2),(12; :::; D2)未知。同时,这一假说时经常选择的数据类别或二进制[25,36,37]。

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最小公倍数的假设在我们猜想对于每个组件的协方差基体与一个斜的矩阵 Diag( 12;( 同等时通常随着 Gaussian 混合被使用 :: :; d2),具 (12 ; :: :; d2) 未知事物。另外,这个假设在数据是明确或二进制的时经常被选择 (25,36,37)。

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假设 LCM 的常用的高斯混合时我们假设的协方差矩阵的每个组件都等于诊断的对角矩阵 (12;::: ;d2) 与 (12;::: ;d2) 未知。这种假说而且,经常选择数据时分类或二进制 [25,36,37]。

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lcm的假设,是常用的高斯混合当我们假设的协方差矩阵的每个组件都是平等的,对角矩阵诊断(12;:::;d2),(12个);:::;d2)未知。 另外,这个假设是经常选择的数据时是绝对或二进制[25,36,37]。

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LCM假说是常用的与高斯混合物,当我们假设时协方差矩阵为每个组分与一个对角矩阵Diag (12是相等的; : : : ; d2),与(12; : : : ; d2)未知数。 并且,这个假说频繁地被选择,当数据绝对或二进制时(25,36,37)。
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