Summary  
This chapter demonstrates how to implement and train a Gaussian mixture model for probabilistic clustering, including data preprocessing with scaling, fitting the model to feature data, assigning cluster labels, and evaluating cluster assignments against known categories.

General domain of usage  
Unsupervised machine learning (clustering)

For å forstå hvordan **Gaussian mixture models (GMMs)** presterer på virkelige data, anvender vi dem på det velkjente **Iris-datasettet**, som inneholder målinger av blomsterarter. Algoritmen er som følger:
  

1.  **Utforskende dataanalyse (EDA)**: før vi anvendte GMM, utførte vi grunnleggende **EDA** på Iris-datasettet for å forstå dets struktur;
2.  **Trening av GMM**: etter EDA ble GMM implementert for å gruppere datasettet i klynger. Siden Iris-datasettet har tre arter, forhåndsdefinerte vi antall klynger til **3**. Under treningen identifiserte modellen klynger basert på sannsynligheten for at hvert datapunkt tilhører en Gaussisk fordeling;
3.  **Resultater**: modellen grupperte effektivt dataene i klynger. Noen punkter ble tildelt overlappende områder med sannsynlighetsvekter, noe som demonstrerer GMMs styrke i å håndtere virkelige data med subtile grenser;
4.  **Sammenligning av klynger med sanne etiketter**: for å evaluere modellens ytelse ble GMM-klyngene sammenlignet med de faktiske arts-etikettene i datasettet. Selv om GMM ikke bruker etiketter under trening, samsvarte klyngene tett med de virkelige artsgruppene, noe som viser dens effektivitet for ikke-overvåket læring.

Denne implementeringen fremhever hvordan GMM-er kan modellere komplekse datasett fra virkeligheten, noe som gjør dem til allsidige verktøy for klyngeoppgaver.

Få en solid forståelse av klyngeanalyse, en sentral usupervisert læringsteknikk for å avdekke mønstre i umerkede data. Utforsk det grunnleggende innen K-Means, hierarkisk klyngeanalyse, DBSCAN og GMM-er, og få praktisk erfaring med ekte datasett for å bygge selvtillit i anvendelse av klyngeanalyse på reelle problemer.

Fordyp deg i det grunnleggende innen klyngeanalyse og oppdag hvordan det skiller seg fra klassifisering. Utforsk sentrale algoritmer, verktøy og biblioteker som driver denne teknikken for ikke-veiledet læring for å avdekke skjulte mønstre i data.

Få en grundig forståelse av sentrale forhåndsbehandlingsteknikker som sikrer effektiv klyngeanalyse. Lær hvordan man håndterer manglende verdier, koder kategoriske egenskaper, normaliserer data og velger passende avstandsmål og koblinger for å øke nøyaktigheten i klyngeanalysen.

Behersk ferdighetene som kreves for å anvende K-Means-klynging effektivt. Lær hvordan algoritmen fungerer, bestem det optimale antallet klynger, og få praktisk erfaring ved å implementere K-Means på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk det grunnleggende innen hierarkisk klynging og lær hvordan data kan grupperes i meningsfulle klynger ved hjelp av dendrogrammer. Bygg trygghet i å identifisere det optimale antallet klynger og implementere teknikken på både syntetiske og virkelige datasett.

Utforsk hvordan DBSCAN utmerker seg i å oppdage klynger med varierende former og håndtere støy i data. Lær mekanismene bak denne tetthetsbaserte algoritmen, hvordan punkter tilordnes klynger, og bruk den på både syntetiske og virkelige datasett med trygghet.

Få en grundig forståelse av gaussiske blandingsmodeller og hvordan de bruker sannsynlighet for å modellere komplekse klyngestrukturer. Prinsipper for gaussisk fordeling, utforskning av hvordan GMM fungerer, samt anvendelse på både dummydata og virkelige datasett.

Implementering av GMM på reelle data