混合模型

過程開發模型又叫混合模型（hybrid model），或元模型（meta-model）,把幾種不同模型組合成一種混合模型，它允許一個項目能沿著最有效的路徑發展，這就是過程開發模型（或混合模型）。實際上，一些軟體開發單位都是使用幾種不同的開發方法組成他們自己的混合模型。

Mixture modelling (or mixture modeling, or finite mixture modelling, or finite mixture modeling) concerns modelling a statistical distribution by a mixture (or weighted sum) of other distributions.

在統計學中，混合模型是代表一個大群體中存在子群體的概率模型，不要求被觀察的數據集認同個人觀察屬於哪個子群體. 一般，混合模型符合代表大群體觀察結果的概率分佈的混合分佈. 然而，當有關問題的混合分佈關係到大群體到其子群體的起源性質時，混合模型常被用來做統計推斷，關於小群體的性質，而沒有子群體的認同信息。

有些方法實現混合模型的步驟涉及到 做子群體認同歸屬的假設到個人觀察結果(或者子群體的權重), 在這種情況下這些步驟可以看著是一類非監督學習或者聚類過程. 並不是所有的推斷過程都會涉及這些步驟。混合模型不應該與組合數據的模型混淆, 比如說 數據的一部分的和被約束到一個常數上。