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.

O **modelo de mistura Gaussiana** é um algoritmo de agrupamento 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 agrupamento que envolvem clusters **sobrepostos** e **não esféricos**, tornando-o ideal para conjuntos de dados mais complexos.

Qual é a principal vantagem do GMM em relação ao K-means?

Explore o poder dos padrões ocultos com aprendizado não supervisionado. Domine os algoritmos de clusterização mais influentes, incluindo K-Means, Clusterização Hierárquica, DBSCAN e Modelos de Mistura Gaussiana. Aprenda a avaliar a qualidade dos clusters utilizando WSS e escores de Silhouette, lidar com diferentes medidas de distância e implementar soluções robustas em conjuntos de dados do mundo real. Desenvolva habilidades para segmentar clientes e descobrir estruturas em dados não rotulados utilizando Scikit-learn.

Conclusão

Conclusão