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.

**Гаусівська змішана модель** — це універсальний алгоритм кластеризації, який усуває обмеження таких методів, як **K-means**, завдяки можливості працювати з перекриваними кластерами та складними розподілами даних. У цьому розділі було продемонстровано її ефективність як на синтетичних, так і на реальних наборах даних.

Підсумовуючи, GMM забезпечує більш надійне рішення для задач кластеризації з **перекриваними** та **несферичними** кластерами, що робить її ідеальною для складніших наборів даних.

Яка основна перевага GMM над K-means?

Дослідження потужності прихованих закономірностей за допомогою навчання без учителя. Опановування найвпливовіших алгоритмів кластеризації, зокрема K-Means, ієрархічної кластеризації, DBSCAN та гаусівських змішаних моделей. Оцінювання якості кластерів за допомогою WSS та коефіцієнтів силуету, робота з різноманітними мірами відстані та впровадження надійних рішень на реальних наборах даних. Формування навичок сегментації клієнтів і виявлення структур у нерозмічених даних із використанням Scikit-learn.

Висновок