Por que o GMM é útil?

GMM é útil porque fornece uma estrutura flexível para modelar distribuições de dados complexas. Ao assumir que os dados são gerados a partir de uma mistura de múltiplas distribuições gaussianas, o GMM pode capturar padrões e estruturas mais diferenciadas nos dados, levando a um melhor desempenho em várias tarefas de aprendizado de máquina, como agrupamento e estimativa de densidade.