Conclusão
O modelo de mistura Gaussiana é um algoritmo de clusterização versátil que supera as limitações de métodos como o K-means ao lidar com clusters sobrepostos e distribuições de dados complexas. Ao longo desta seção, foi possível observar sua eficácia tanto em conjuntos de dados sintéticos quanto em conjuntos de dados do mundo real.
Em resumo, o GMM oferece uma solução mais robusta para tarefas de clusterização que envolvem clusters sobrepostos e não esféricos, tornando-o ideal para conjuntos de dados mais complexos.
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