نموذج الخليط  في الإحصائيات، يعد نموذج الخليط نموذجًا احتماليًا لتمثيل وجود مجموعات سكانية فرعية ضمن إجمالي عدد السكان، دون تحديد أي من مجموعة البيانات التي تمت ملاحظتها هي المجموعة الفرعية التي تنتمي إليها الملاحظات الفردية. يتطابق نموذج الخليط كلياً مع توزيع الخليط الذي يمثل التوزيع الاحتمالي للتدقيقات في إجمالي السكان. ولذلك، في حين أن المشكلات المتعلقة بـ «توزيعات المزيج» ترتبط باشتقاق مميزات إجمالي السكان من تلك الخاصة بالسكان الفرعيين، فإن «نماذج المزيج» يعد مناسباً لإجراء استنتاجات إحصائية حول خصائص المجموعات الفرعية مع الأخذ بعين الاعتبار من الملاحظات فقط على تجمع السكان، دون معلومات هوية السكان الفرعية.  تتضمن بعض طرق تنفيذ نماذج المزيج بعض خطوات التي تُنسب إلى هويات السكان الفرعية المفترضة إلى الملاحظات الفردية (أو الأوزان تجاه هذه الفئات الفرعية)، وفي هذه الحالة يجب اعتبارها أنواعًا من أنواع التعلم الغير خاضع للرقابة أو إجراءات التجميع. ولذاك، لا تنطوي جميع إجراءات الاستدلال على مثل هذه الخطوات.  لا يجب الخط بين النوذج اخليطي والبيانات التركيبية، أي تلك البيانات التي تكون مقيدة (1، 100٪، إلخ.). لذلك، يمكن اعتبارهم جميعا نماذج مختلطة، حيث يتم أخذ عينات من السكان بشكل عشوائي. على العكس من ذلك، يمكن اعتبار نماذج الخليط كنماذج تركيبية، حيث تم تطبيع إجمالي حجم القراءة إلى 1.  نموذج الخلط ذو الأبعاد المحدودة النموذجية هو نموذج هرمي يتكون من المكونات التالية:   بالإضافة إلى ذلك، في إعداد بايزي، فإن أوزان ومعلمات الخليط ستكون نفسها متغيرات عشوائية، وسيتم وضع التوزيعات السابقة على المتغيرات. في مثل هذه الحالة، يُنظر إلى الأوزان عادةً على أنها متجه عشوائي ذو أبعاد "K" مستمد من توزيع Dirichlet (اقتران سابق للتوزيع القاطع)، وسيتم توزيع المعلمات وفقًا للتصاميم المتقاربة الخاصة بها.  رياضيا، يمكن وصف نموذج الخليط المعلمي الأساسي على النحو التالي:  يستخدم هذا التوصيف "F" و "H" لوصف التوزيعات التعسفية على الملاحظات والمعلمات، على التوالي. عادةً ما يكون "H" هو المرافقة السابقة لـ "F." الخياران الأكثر شيوعًا لـ "F" هما Gaussian المعروف أيضًا باسم «طبيعي» (للملاحظات ذات القيمة الحقيقية) والفئات (للملاحظات المنفصلة). الاحتمالات الشائعة الأخرى لتوزيع مكونات الخليط هي:   نسخة بايزي لنموذج خليط غوسي هي كما يلي:  عادة ما يتم توسيع نموذج الخليط الغازي بايزي لتناسب ناقلًا لمعلمات غير معروفة (يشار إليها بخط غامق)، أو توزيعات عادية متعددة المتغيرات. في توزيع متعدد المتغيرات (أي نمذجة متجه واحد formula_6 مع المتغيرات العشوائية "N") يمكن للمرء أن يصمم متجهًا للمعلمات (مثل عدة ملاحظات لإشارة أو بقع داخل صورة) باستخدام نموذج خليط غوسي التوزيع المسبق على متجه التقديرات المقدمة من  حيث يتميز مكون المتجه "" بتوزيعات عادية مع الأوزان formula_8 ، يعني formula_9 ومصفوفات التباين المشترك formula_10 . لدمج هذا مسبقًا في تقدير بايزي، يتم ضرب السابق في التوزيع المعروف formula_11 من البيانات formula_6 مشروطة على المعلمات formula_13 ليتم تقديرها. مع هذه الصيغة، التوزيع الخلفي formula_14 هو "أيضًا" نموذج خليط غوسي من النموذج  مع معلمات جديدة formula_15 و formula_16 التي يتم تحديثها باستخدام خوارزمية EM. على الرغم من أن تحديثات المعلمات المستندة إلى EM راسخة جيدًا، إلا أن تقديم التقديرات الأولية لهذه المعلمات يعد حاليًا مجالًا للبحث النشط. لاحظ أن هذه الصيغة تعطي حلًا مغلقًا للتوزيع الخلفي الكامل. تقديرات المتغير العشوائي formula_13 يمكن الحصول عليها عبر أحد المُقدِّرين العديدين، مثل متوسط التوزيع الخلفي أو الحد الأقصى له.  مثل هذه التوزيعات مفيدة لافتراض أشكال الصور والمجموعات، على سبيل المثال. في حالة تمثيل الصورة، يمكن إمالة كل غوسي وتوسيعه وتشويهه وفقًا لمصفوفات التغاير formula_10 . يتناسب توزيع غوسي واحد للمجموعة مع كل رقعة (عادة بحجم 8 × 8 بكسل) في الصورة. والجدير بالذكر أن أي توزيع للنقاط حول مجموعة (انظر "k-" يعني) قد يتم إعطاؤه بدقة مكونات غوسية كافية، ولكن نادرًا ما تكون هناك حاجة إلى مكونات "K" = 20 لوضع نموذج لتوزيع صورة أو مجموعة بيانات بدقة.   المتغيرات العشوائية:  يبدو نموذج الخليط البايزي النموذجي مع الملاحظات الفئوية كما يلي:   غالبًا ما تتصرف العوائد المالية بشكل مختلف في المواقف العادية وأثناء أوقات الأزمات. يبدو أن نموذج الخليط للبيانات المرتجعة معقول. في بعض الأحيان يكون النموذج المستخدم عبارة عن نموذج للانتشار السريع، أو كخليط من توزيعين عاديين. انظر علم الاقتصاد المالي # التحديات والنقد لمزيد من السياق.  نفترض أننا نلاحظ أسعار "N" منازل مختلفة. أنواع مختلفة من المنازل في أحياء مختلفة سيكون لها أسعار مختلفة إلى حد كبير، ولكن سعر نوع معين من المنازل في حي معين (على سبيل المثال، منزل مكون من ثلاث غرف نوم في حي راقي باعتدال) يميل إلى التجمع عن كثب تقريبًا حول المتوسط. قد يكون أحد النماذج المحتملة لهذه الأسعار هو افتراض أن الأسعار موصوفة بدقة من خلال نموذج مزيج بمكونات "K" مختلفة، يتم توزيع كل منها كتوزيع عادي بمتوسط وتباين غير معروفين، مع تحديد كل مكون لمجموعة معينة من نوع المنزل / الحي. إن ملاءمة هذا النموذج للأسعار المرصودة، على سبيل المثال، باستخدام خوارزمية التوقع إلى أقصى حد، يميل إلى تجميع الأسعار وفقًا لنوع / حي المنزل وكشف انتشار الأسعار في كل نوع / حي. (لاحظ أنه بالنسبة لقيم مثل الأسعار أو الدخول المضمونة بأنها إيجابية والتي تميل إلى النمو بشكل كبير، قد يكون التوزيع اللوغاريتمي الطبيعي في الواقع نموذجًا أفضل من التوزيع العادي.)  افترض أن الوثيقة تتكون من "N" كلمات مختلفة من إجمالي مفردات الحجم "V" ، حيث تتوافق كل كلمة مع أحد الموضوعات المحتملة "K." توزيع مثل هذه الكلمات يمكن أن تكون على غرار على شكل مزيج من "K" مختلفة "V" الابعاد توزيعات القاطع . عادة ما يطلق على نموذج من هذا النوع نموذج موضوع . لاحظ أن زيادة التوقعات المطبقة على مثل هذا النموذج ستفشل عادةً في تحقيق نتائج واقعية، ويرجع ذلك (من بين أمور أخرى) إلى العدد المفرط من المعلمات . عادة ما تكون بعض أنواع الافتراضات الإضافية ضرورية للحصول على نتائج جيدة. عادة يتم إضافة نوعين من المكونات الإضافية إلى النموذج: