Ahora, verá cómo implementar el modelo de mezcla gaussiana (GMM) en un conjunto de datos sencillo. El conjunto de datos se crea utilizando blobs con tres clústeres, dos de los cuales se superponen ligeramente para simular desafíos realistas de agrupamiento. La implementación se puede dividir en los siguientes pasos:

1. Generación del conjunto de datos: el conjunto de datos consta de tres clústeres, generados utilizando bibliotecas de Python como sklearn. Dos clústeres se superponen ligeramente, lo que hace que la tarea sea adecuada para GMM, ya que puede manejar datos superpuestos mejor que métodos tradicionales como K-means;

2. Entrenamiento del GMM: el modelo GMM se entrena en el conjunto de datos para identificar los clústeres. Durante el entrenamiento, el algoritmo calcula la probabilidad de que cada punto pertenezca a cada clúster (denominadas responsabilidades). Luego ajusta las distribuciones gaussianas de manera iterativa para encontrar el mejor ajuste para los datos;

3. Resultados: después del entrenamiento, el modelo asigna cada punto de datos a uno de los tres clústeres. Los puntos superpuestos se asignan de manera probabilística según su probabilidad, demostrando la capacidad del GMM para manejar escenarios de agrupamiento complejos.

Puede visualizar los resultados utilizando diagramas de dispersión, donde cada punto se colorea según el clúster asignado. Este ejemplo muestra cómo el GMM es eficaz para agrupar datos con regiones superpuestas.