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.

**Gaussinen seosmalli** on monipuolinen klusterointialgoritmi, joka ratkaisee esimerkiksi **K-means**-menetelmän rajoituksia käsittelemällä päällekkäisiä klustereita ja monimutkaisia datan jakaumia. Tässä osiossa näit sen tehokkuuden sekä synteettisillä että todellisilla aineistoilla.

Yhteenvetona GMM tarjoaa vankemman ratkaisun klusterointitehtäviin, joissa esiintyy **päällekkäisiä** ja **ei-pallomaisia** klustereita, tehden siitä ihanteellisen monimutkaisemmille aineistoille.

Mikä on GMM:n tärkein etu verrattuna K-meansiin?

Tutustu piilevien rakenteiden tunnistamiseen ohjaamattoman oppimisen avulla. Hallitse keskeisimmät klusterointialgoritmit, kuten K-Means, hierarkkinen klusterointi, DBSCAN ja Gaussin seosmallit. Opettele arvioimaan klusteroinnin laatua WSS- ja Silhouette-mittareilla, käsittelemään erilaisia etäisyysmittareita sekä toteuttamaan kestäviä ratkaisuja aidoilla aineistoilla. Kehitä osaamista asiakassegmentoinnissa ja rakenteiden löytämisessä merkitsemättömästä datasta Scikit-learnin avulla.