精简版：
如果我有一个MoG模型，其中n个分量分别具有各自的权重w ^ n。
我有一个样品。我希望计算出从MoG抽取样本的概率。我可以轻松地评估各个高斯人，但是我不知道如何考虑他们的权重或汇总他们的分数。
较长版本：
我在Matlab中使用MoG模型进行机器学习算法。我正在采样蒙特卡洛样式，因此需要执行重要性重新加权，这涉及评估从MoG模型提取特定样本的可能性。我可以轻松地评估一个高斯，但是我不确定如何在考虑到所有成分和权重的情况下对整个MoG模型进行处理。
最佳答案
我猜数学答案是：
y = p(x | M) = \sum_i p(x | N_i) * w_i
其中，
p(x | M)是从混合物x中采样M的概率，该概率被转换为从每个高斯x中采样的N_i概率的加权和，该概率通过先验概率加权。从正常N_i（w_i，训练过程中获得的权重）采样。在此处找到有关如何训练GMM或从GMM采样的详细文档：
http://guneykayim-msc.googlecode.com/svn-history/r20/trunk/doc/common/GMM.pdf