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.

Het **Gaussian mixture model** is een veelzijdig clusteringsalgoritme dat de beperkingen van methoden zoals **K-means** aanpakt door overlappende clusters en complexe dataverdelingen te verwerken. In deze sectie werd de effectiviteit ervan getoond op zowel synthetische als realistische datasets.

Samengevat biedt GMM een robuustere oplossing voor clusteringtaken met **overlappende** en **niet-sferische** clusters, waardoor het ideaal is voor complexere datasets.

Wat is het belangrijkste voordeel van GMM ten opzichte van K-means?

Ontdek de kracht van verborgen patronen met unsupervised learning. Beheers de meest invloedrijke clustering-algoritmen, waaronder K-Means, Hiërarchische Clustering, DBSCAN en Gaussian Mixture Models. Leer de kwaliteit van clusters te evalueren met behulp van WSS en Silhouette-scores, verschillende afstandsmaatstaven te hanteren en robuuste oplossingen te implementeren op echte datasets. Ontwikkel vaardigheden om klantsegmentatie uit te voeren en structuren te ontdekken in niet-gelabelde data met Scikit-learn.

Conclusie

Conclusie