高斯模型例题（高斯混合模型数析学院）
高斯模型例题（高斯混合模型数析学院）
高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）是常见的一种概率模型类统计学习方法，它通过样本的概率密度分布估计来解决数据样本的聚类问题，在生物学统计与医学统计领域有着广泛的应用。本节将向大家介绍在 Python 中如何利用 Scikit-Learn 库中的相关工具构建高斯混合模型，以及这个模型在 Python 中使用的相关技巧。
首先，我们需要导入相关的可视化以及运算工具库，并构建示例数据：
对于构建好的示例数据，我们先运用前几章谈到过的 K-Means 算法进行聚类，效果如下：
