Para comprender cómo funcionan los modelos de mezcla gaussiana (GMM) en datos del mundo real, los aplicamos al conocido conjunto de datos Iris, que contiene mediciones de especies de flores. El algoritmo es el siguiente:

1. Análisis exploratorio de datos (EDA): antes de aplicar GMM, se realizó un EDA básico sobre el conjunto de datos Iris para comprender su estructura;

2. Entrenamiento del GMM: después del EDA, se implementó el GMM para agrupar el conjunto de datos en grupos. Dado que el conjunto de datos Iris tiene tres especies, se predefinió el número de grupos en 3. Durante el entrenamiento, el modelo identificó los grupos en función de la probabilidad de que cada punto de datos perteneciera a una distribución gaussiana;

3. Resultados: el modelo agrupó eficazmente los datos en clústeres. Algunos puntos se asignaron a regiones superpuestas con pesos probabilísticos, lo que demuestra la capacidad del GMM para manejar datos reales con límites sutiles;

4. Comparación de clústeres con etiquetas reales: para evaluar el rendimiento del modelo, los clústeres del GMM se compararon con las etiquetas reales de especies en el conjunto de datos. Aunque el GMM no utiliza etiquetas durante el entrenamiento, los clústeres coincidieron estrechamente con los grupos reales de especies, mostrando su eficacia para el aprendizaje no supervisado.

Esta implementación destaca cómo los GMM pueden modelar conjuntos de datos complejos del mundo real, lo que los convierte en herramientas versátiles para tareas de agrupamiento.