Ora verrà illustrato come implementare il modello a miscela gaussiana (GMM) su un dataset semplice. Il dataset viene creato utilizzando blob con tre cluster, due dei quali si sovrappongono leggermente per simulare sfide realistiche di clustering. L'implementazione può essere suddivisa nei seguenti passaggi:

1. Generazione del dataset: il dataset è composto da tre cluster, generati utilizzando librerie Python come sklearn. Due cluster si sovrappongono leggermente, rendendo il compito adatto al GMM, poiché è in grado di gestire dati sovrapposti meglio dei metodi tradizionali come K-means;
2. Addestramento del GMM: il modello GMM viene addestrato sul dataset per identificare i cluster. Durante l'addestramento, l'algoritmo calcola la probabilità che ciascun punto appartenga a ciascun cluster (note come responsabilità). Successivamente, regola iterativamente le distribuzioni gaussiane per trovare la migliore adattabilità ai dati;
3. Risultati: dopo l'addestramento, il modello assegna ciascun punto dati a uno dei tre cluster. I punti sovrapposti vengono assegnati in modo probabilistico in base alla loro probabilità, dimostrando la capacità del GMM di gestire scenari di clustering complessi.

È possibile visualizzare i risultati utilizzando grafici a dispersione, in cui ogni punto è colorato in base al cluster assegnato. Questo esempio mostra come il GMM sia efficace nel raggruppare dati con regioni sovrapposte.