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.

**Gaussian mixture model** er en allsidig klyngealgoritme som løser begrensningene til metoder som **K-means** ved å håndtere overlappende klynger og komplekse datadistribusjoner. I løpet av denne seksjonen så du dens effektivitet på både syntetiske og virkelige datasett.

Oppsummert gir GMM en mer robust løsning for klyngeoppgaver som involverer **overlappende** og **ikke-sfæriske** klynger, noe som gjør den ideell for mer komplekse datasett.

Hva er hovedfordelen med GMM sammenlignet med K-means?

Utforsk kraften i skjulte mønstre med usupervisert læring. Behersk de mest innflytelsesrike klyngealgoritmene, inkludert K-Means, hierarkisk klynging, DBSCAN og Gaussiske blandingsmodeller. Lær å evaluere klyngekvalitet ved hjelp av WSS og Silhouette-score, håndtere ulike avstandsmål og implementere robuste løsninger på virkelige datasett. Bygg ferdigheter for å segmentere kunder og oppdage strukturer i umerkede data ved bruk av Scikit-learn.

Konklusjon

Konklusjon