¿Qué es un componente en el modelo de mezcla gaussiana?

¿Cuál es la relación entre una dimensión y un componente en un modelo de mezcla gaussiana? ¿Y cuáles son los significados de dimensión y componente? Gracias.

Corríjame si estoy equivocado: entiendo que los datos observados tienen muchas dimensiones. Cada dimensión representa una característica / aspecto de los datos recopilados y tiene su propia distribución gaussiana. No sé dónde encaja el "componente" en esta imagen y qué significa.

Una mezcla de gaussianos se define como una combinación lineal de múltiples distribuciones gaussianas. Por lo tanto, tiene múltiples modos. La dimensión se refiere a los datos (por ejemplo, el color, la longitud, el ancho, la altura y el material de un zapato), mientras que el número de componentes se refiere al modelo. Cada gaussiano en tu mezcla es un componente. Por lo tanto, cada componente corresponderá a un modo, en la mayoría de los casos.

Le sugiero que lea sobre modelos de mezcla en wikipedia .

$k$$k$$k$$n$$k\times n$

No es diferente en una mezcla de gaussianos, excepto que ahora tiene que lidiar con matrices de covarianza en su modelo.