Pourquoi GMM est-il utile ?

GMM est utile car il fournit un cadre flexible pour modéliser des distributions de données complexes. En supposant que les données sont générées à partir d'un mélange de plusieurs distributions gaussiennes, GMM peut capturer des modèles et des structures plus nuancés dans les données, conduisant à de meilleures performances dans diverses tâches d'apprentissage automatique telles que le clustering et l'estimation de la densité.