高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种强大的概率模型，广泛应用于数据聚类和密度估计中。简单来说，它通过将多个高斯分布组合起来，来描述复杂的数据分布特性。💡

首先，GMM的基本原理是假设数据是由若干个高斯分布线性组合而成的。每个高斯分布代表一个潜在的类别，而权重则表示该类别的占比。这意味着GMM不仅可以完成分类任务，还能捕捉数据中的不确定性。🎯

其次，在训练过程中，我们通常使用最大期望算法（EM Algorithm）来优化模型参数。这一过程包括E步计算每个样本属于各高斯分量的概率，以及M步调整高斯分布的均值、方差和权重。通过反复迭代，直到收敛到最优解。🔄

最后，GMM的应用场景非常丰富，如图像分割、语音识别及异常检测等。掌握GMM不仅有助于理解更复杂的机器学习算法，还能为实际问题提供灵活的解决方案。🚀

机器学习 GMM 数据分析