可以看出GMM和K-means还是有很大的相同点的。GMM中数据对高斯分量的响应度就相当于K-means中的距离计算，GMM中的根据响应度计算高斯分量参数就相当于K-means中GMM全称Gaussian Mixture Model,是一种机器学习算法，是一种聚类模型，它是多个爱笑的花生分布函数的线性组合。通常用来解决同一集合下的数据包含多种不同分布的
（2）我看别人的文章里GMM回归的结果会有AR(1)和AR（2）的值，我的没有是因为命令不一样的问题吗根据系统GMM模型的设定，把经过试验认为和被解释变量相关性不大的解释变量作为外生变量，没有滞后项的内生解释变量作为内生解释变量，有滞后项的内生解释变量作为前定解释变量(包括其
（°ο°） 三音素GMM-HMM模型是在单音素GMM-HMM模型的基础上训练的。为什么要先进行单音素GMM-HMM训练？通过在单音素GMM-HMM模型上viterbi算法得到与输入对应的最佳状态链，就是得到对齐的如果模型为恰好识别(即工具变量个数等于内生变量个数)，则GMM 完全等价于两阶段回归2SLS，故使用2SLS 就够了。在过度识别(工具变量多于内生变量)的情况下，GMM 的优势在于，它在
如果变量x是完全外生的，那么放到instyle(x)(表示直接作为工具变量);如果x是前定predetermined的，但不是完全外生的，则放到gmmstyle(x)(表示从滞后一期或以上开始都作为工具变量);如GMM估计分析步骤及结果解读GMM估计是⽤于解决内⽣性问题的⼀种⽅法，除此之外还有TSLS两阶段最⼩⼆乘回归。如果存在异⽅差则GMM的效率会优于TSLS，但通常情况下⼆者结论表现
