Nu volgt een implementatie van het Gaussian mixture model (GMM) op een eenvoudig dataset. De dataset wordt gecreëerd met blobs met drie clusters, waarvan er twee licht overlappen om realistische clusteringuitdagingen te simuleren. De implementatie kan worden onderverdeeld in de volgende stappen:

1. Genereren van de dataset: de dataset bestaat uit drie clusters, gegenereerd met Python-bibliotheken zoals sklearn. Twee clusters overlappen licht, waardoor de taak geschikt is voor GMM, aangezien dit model overlappende data beter aankan dan traditionele methoden zoals K-means;
2. Trainingsfase van de GMM: het GMM-model wordt getraind op de dataset om de clusters te identificeren. Tijdens de training berekent het algoritme de waarschijnlijkheid dat elk punt tot elk cluster behoort (verantwoordelijkheden genoemd). Vervolgens worden de Gaussische verdelingen iteratief aangepast om de beste fit voor de data te vinden;
3. Resultaten: na de training wijst het model elk datapunt toe aan een van de drie clusters. De overlappende punten worden probabilistisch toegewezen op basis van hun waarschijnlijkheid, waarmee GMM's vermogen om complexe clustering-scenario's aan te pakken wordt aangetoond.

De resultaten kunnen worden gevisualiseerd met scatterplots, waarbij elk punt een kleur krijgt op basis van het toegewezen cluster. Dit voorbeeld laat zien hoe GMM effectief is bij het clusteren van data met overlappende gebieden.