Nu kommer du att se hur Gaussian mixture model (GMM) implementeras 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. Generera datamängden: datamängden består av tre kluster, genererade med Python-bibliotek som sklearn. Två kluster överlappar något, vilket gör uppgiften lämplig för GMM, eftersom den hanterar överlappande data bättre än traditionella metoder som K-means;
2. Träna 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 bästa anpassning till datan;
3. Resultat: efter träningen tilldelar modellen varje datapunkt till ett av de tre klustren. De överlappande punkterna tilldelas sannolikhetsbaserat utifrån deras sannolikhet, vilket visar GMM:s förmåga att hantera komplexa klustringsscenarier.

Resultaten kan visualiseras med spridningsdiagram, där varje punkt färgläggs enligt sitt tilldelade kluster. Detta exempel visar hur GMM är effektiv för att klustra data med överlappande områden.