ガウス混合モデルのコンポーネントは何ですか？

ガウス混合モデルのディメンションとコンポーネントの関係は何ですか？そして、寸法とコンポーネントの意味は何ですか？ありがとうございました。

私が間違っている場合は修正してください：私の理解は、観測されたデータには多くの次元があることです。各次元は、収集されたデータの特徴/側面を表し、独自のガウス分布を持っています。「コンポーネント」がこの図のどこに当てはまるのか、そしてそれが何を意味するのかわかりません。

ガウス分布の混合は、複数のガウス分布の線形結合として定義されます。したがって、複数のモードがあります。寸法はデータ（靴の色、長さ、幅、高さ、素材など）を指し、コンポーネントの数はモデルを指します。混合内の各ガウスは1つのコンポーネントです。したがって、ほとんどの場合、各コンポーネントは1つのモードに対応します。

ウィキペディアで混合モデルについて読むことをお勧めします。

混合ガウスアルゴリズムは、平均アルゴリズムの確率論的一般化です。平均の各平均ベクトルは成分です。各ベクトルの要素数は、モデルの次元です。したがって、次元の場合、平均ベクトルの行列があります。$k$$k$$k$$n$$k\times n$

ガウス混合でも違いはありませんが、モデルで共分散行列を処理する必要があります。