Nu kommer du att se hur man implementerar Gaussian mixture model (GMM) på en enkel datamängd. Datamängden skapas med hjälp av blobs med tre kluster, varav två överlappar något för att simulera realistiska klustringsutmaningar. Implementeringen kan delas upp i följande steg:

1. Generering av datamängden: datamängden består av tre kluster, genererade med Python-bibliotek som sklearn. Två kluster överlappar något, vilket gör uppgiften lämplig för GMM, eftersom den kan hantera överlappande data bättre än traditionella metoder som K-means;

2. Träning av GMM: GMM-modellen tränas på datamängden för att identifiera klustren. Under träningen beräknar algoritmen sannolikheten för att varje punkt tillhör varje kluster (kallat ansvarigheter). Den justerar sedan de Gaussiska fördelningarna iterativt för att hitta den bästa anpassningen till datan;

3. Resultat: efter träningen tilldelar modellen varje datapunkt till ett av de tre klustren. De överlappande punkterna tilldelas probabilistiskt baserat på deras sannolikhet, vilket demonstrerar GMM:s förmåga att hantera komplexa klustringsscenarier.

Du kan visualisera resultaten med hjälp av spridningsdiagram, där varje punkt färgläggs enligt sitt tilldelade kluster. Detta exempel visar hur GMM är effektiv vid klustring av data med överlappande områden.