Summary  
This chapter explains Gaussian mixture models as an iterative probabilistic clustering method that estimates multiple Gaussian component parameters via ELBO optimization and contrasts it with K-means’ hard assignments and spherical clusters.

General domain of usage  
Unsupervised clustering of overlapping or non-spherical data distributions.

**Gaussian mixture model** er en alsidig klyngealgoritme, der imødekommer begrænsningerne ved metoder som **K-means** ved at håndtere overlappende klynger og komplekse datadistributioner. I dette afsnit har du set dens effektivitet på både syntetiske og virkelige datasæt.

Sammenfattende giver GMM en mere robust løsning til klyngeopgaver, der involverer **overlappende** og **ikke-sfæriske** klynger, hvilket gør den ideel til mere komplekse datasæt.

Hvad er den største fordel ved GMM i forhold til K-means?

Udforsk styrken ved skjulte mønstre med ikke-superviseret læring. Behersk de mest indflydelsesrige klyngealgoritmer, herunder K-Means, hierarkisk klyngedannelse, DBSCAN og Gaussiske blandingsmodeller. Lær at evaluere klyngekvalitet ved hjælp af WSS og Silhouette-scorer, håndtere forskellige afstandsmål og implementere robuste løsninger på virkelige datasæt. Opbyg færdigheder til at segmentere kunder og opdage strukturer i uetiketterede data ved brug af Scikit-learn.

Konklusion