Щоб зрозуміти, як гаусівські змішані моделі (GMM) працюють із реальними даними, застосуємо їх до відомого набору даних Iris, який містить вимірювання видів квітів. Алгоритм виглядає так:

1. Розвідувальний аналіз даних (EDA): перед застосуванням GMM було виконано базовий EDA над набором даних Iris для розуміння його структури;

2. Навчання GMM: після EDA GMM було реалізовано для кластеризації набору даних на групи. Оскільки набір даних Iris містить три види, кількість кластерів було заздалегідь визначено як 3. Під час навчання модель ідентифікувала кластери на основі ймовірності належності кожної точки даних до гаусівського розподілу;

3. Результати: модель ефективно згрупувала дані у кластери. Деякі точки були віднесені до перекривних областей із ймовірнісними вагами, що демонструє здатність GMM працювати з реальними даними із нечіткими межами;

4. Порівняння кластерів із справжніми мітками: для оцінки ефективності моделі кластери GMM порівнювали зі справжніми мітками видів у наборі даних. Хоча GMM не використовує мітки під час навчання, кластери тісно відповідали справжнім групам видів, що свідчить про її ефективність для навчання без учителя.

Ця реалізація підкреслює, як GMM можуть моделювати складні реальні набори даних, що робить їх універсальними інструментами для кластеризації.