Nå skal du se hvordan du implementerer Gaussian mixture model (GMM) på et enkelt datasett. Datasettet er laget ved hjelp av blobs med tre klynger, hvor to av dem overlapper litt for å simulere realistiske utfordringer innen klynging. Implementeringen kan deles inn i følgende trinn:

1. Generering av datasettet: datasettet består av tre klynger, generert ved hjelp av Python-biblioteker som sklearn. To klynger overlapper litt, noe som gjør oppgaven egnet for GMM, siden denne metoden håndterer overlappende data bedre enn tradisjonelle metoder som K-means;
2. Trening av GMM: GMM-modellen trenes på datasettet for å identifisere klyngene. Under treningen beregner algoritmen sannsynligheten for at hvert punkt tilhører hver klynge (kalt ansvar). Deretter justeres de gaussiske fordelingene iterativt for å finne best mulig tilpasning til dataene;
3. Resultater: etter trening tildeler modellen hvert datapunkt til én av de tre klyngene. De overlappende punktene tildeles sannsynlighetsbasert ut fra hvor sannsynlig det er at de tilhører en klynge, noe som viser GMMs evne til å håndtere komplekse klyngeutfordringer.

Resultatene kan visualiseres ved hjelp av spredningsdiagrammer, der hvert punkt er farget etter hvilken klynge det er tildelt. Dette eksempelet viser hvordan GMM er effektiv for å klynge data med overlappende områder.