Vous allez maintenant découvrir comment implémenter le modèle de mélange gaussien (GMM) sur un jeu de données simple. Le jeu de données est créé à l'aide de blobs avec trois groupes, dont deux se chevauchent légèrement afin de simuler des défis réalistes de regroupement. L’implémentation peut être décomposée en étapes suivantes :

1. Génération du jeu de données : le jeu de données se compose de trois groupes, générés à l’aide de bibliothèques Python telles que sklearn. Deux groupes se chevauchent légèrement, ce qui rend la tâche adaptée au GMM, car il gère mieux les données qui se chevauchent que les méthodes traditionnelles comme K-means ;
2. Entraînement du GMM : le modèle GMM est entraîné sur le jeu de données pour identifier les groupes. Pendant l’entraînement, l’algorithme calcule la probabilité que chaque point appartienne à chaque groupe (appelée responsabilités). Il ajuste ensuite les distributions gaussiennes de manière itérative pour trouver le meilleur ajustement aux données ;
3. Résultats : après l’entraînement, le modèle assigne chaque point de données à l’un des trois groupes. Les points qui se chevauchent sont attribués de manière probabiliste en fonction de leur vraisemblance, démontrant la capacité du GMM à gérer des scénarios de regroupement complexes.

Vous pouvez visualiser les résultats à l’aide de diagrammes de dispersion, où chaque point est coloré selon le groupe auquel il a été attribué. Cet exemple illustre l’efficacité du GMM pour regrouper des données présentant des zones de chevauchement.