なぜ GMM が役立つのでしょうか?

GMM は、複雑なデータ分布をモデル化するための柔軟なフレームワークを提供するため便利です。 データが複数のガウス分布の混合から生成されると想定することで、GMM はデータ内のより微妙なパターンや構造を捕捉できるため、クラスタリングや密度推定などのさまざまな機械学習タスクのパフォーマンスの向上につながります。