Warum ist GMM nützlich?

GMM ist nützlich, weil es ein flexibles Framework für die Modellierung komplexer Datenverteilungen bietet. Durch die Annahme, dass die Daten aus einer Mischung mehrerer Gauß-Verteilungen generiert werden, kann GMM differenziertere Muster und Strukturen in den Daten erfassen, was zu einer verbesserten Leistung bei verschiedenen maschinellen Lernaufgaben wie Clustering und Dichteschätzung führt.