Tässä osiossa tarkastellaan, kuinka Gaussisen seosmallin (GMM) toteutus tehdään yksinkertaisella tietoaineistolla. Tietoaineisto luodaan käyttämällä kolmea klusteria sisältäviä "blobeja", joista kaksi menee hieman päällekkäin realististen klusterointiongelmien simuloimiseksi. Toteutus voidaan jakaa seuraaviin vaiheisiin:

1. Tietoaineiston generointi: tietoaineisto koostuu kolmesta klusterista, jotka luodaan Python-kirjastoilla, kuten sklearn. Kaksi klusteria menee hieman päällekkäin, mikä tekee tehtävästä sopivan GMM:lle, sillä se pystyy käsittelemään päällekkäisiä tietoja paremmin kuin perinteiset menetelmät, kuten K-means;
2. GMM:n koulutus: GMM-malli koulutetaan tietoaineistolla klustereiden tunnistamiseksi. Koulutuksen aikana algoritmi laskee todennäköisyyden, jolla kukin piste kuuluu kuhunkin klusteriin (ns. vastuut). Tämän jälkeen Gaussin jakaumia säädetään iteratiivisesti, jotta löydetään paras mahdollinen sovitus aineistolle;
3. Tulokset: koulutuksen jälkeen malli liittää jokaisen tietopisteen yhteen kolmesta klusterista. Päällekkäiset pisteet liitetään todennäköisyyksien perusteella, mikä havainnollistaa GMM:n kykyä käsitellä monimutkaisia klusterointitilanteita.

Tuloksia voidaan visualisoida hajontakuvioilla, joissa jokainen piste on väritetty klusterin mukaan. Tämä esimerkki havainnollistaa, kuinka GMM soveltuu päällekkäisiä alueita sisältävän datan klusterointiin.