Fazit
Das Gaussian Mixture Model ist ein vielseitiger Clustering-Algorithmus, der die Einschränkungen von Methoden wie K-means überwindet, indem er überlappende Cluster und komplexe Datenverteilungen verarbeiten kann. In diesem Abschnitt wurde seine Effektivität sowohl bei synthetischen als auch bei realen Datensätzen demonstriert.
Zusammenfassend bietet das GMM eine robustere Lösung für Clustering-Aufgaben mit überlappenden und nicht-sphärischen Clustern und ist somit ideal für komplexere Datensätze geeignet.
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Das Gaussian Mixture Model ist ein vielseitiger Clustering-Algorithmus, der die Einschränkungen von Methoden wie K-means überwindet, indem er überlappende Cluster und komplexe Datenverteilungen verarbeiten kann. In diesem Abschnitt wurde seine Effektivität sowohl bei synthetischen als auch bei realen Datensätzen demonstriert.
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