Om te begrijpen hoe Gaussian mixture models (GMMs) presteren op realistische data, passen we ze toe op de bekende Iris dataset, die metingen van bloemsoorten bevat. Het algoritme verloopt als volgt:

1. Exploratieve data-analyse (EDA): voordat GMM werd toegepast, voerden we een basis EDA uit op de Iris dataset om de structuur ervan te begrijpen;
2. Trainingsfase van de GMM: na de EDA werd de GMM geïmplementeerd om de dataset in groepen te clusteren. Omdat de Iris dataset drie soorten bevat, stelden we het aantal clusters vooraf in op 3. Tijdens de training identificeerde het model clusters op basis van de waarschijnlijkheid dat elk datapunt tot een Gaussische verdeling behoort;
3. Resultaten: het model groepeerde de data effectief in clusters. Sommige punten werden toegewezen aan overlappende gebieden met probabilistische gewichten, wat de kracht van GMM aantoont bij het omgaan met realistische data met subtiele grenzen;
4. Vergelijking van clusters met werkelijke labels: om de prestaties van het model te evalueren, werden de GMM-clusters vergeleken met de daadwerkelijke soortlabels in de dataset. Hoewel GMM geen labels gebruikt tijdens de training, kwamen de clusters nauw overeen met de echte soortgroepen, wat de effectiviteit voor unsupervised learning aantoont.

Deze implementatie benadrukt hoe GMM's complexe realistische datasets kunnen modelleren, waardoor het veelzijdige hulpmiddelen zijn voor clusteringtaken.