Физический смысл среднего значения функции правдоподобия

[wl2776]

Есть ли он, и, если есть, то в чем?

Я кластеризую изображение с помощью смеси нормальных распределений (Gaussian Mixture Model, GMM).

Я натренировал эту модель с использованием класса EM из OpenCV.
Метод train этого класса позволяет получить для каждого пикселя логарифм значения функции правдоподобия (log likelihood), вероятности того, что данный пиксель принадлежит каждому из компонентов смеси, а также номер компонента смеси, для которого вероятность максимальна (метку).

Теперь мне бы хотелось объединить пиксели с одинаковыми метками, расположенные рядом, в один суперпиксель и посчитать для него разные параметры.

Отсюда вопрос в первой строке.
Если я сделаю маску суперпикселя и посчитаю по ней среднее значение log likelihood, какой физический смысл будет у этой величины?
А если просто просуммирую?