Почему GMM полезен?

GMM полезен, поскольку обеспечивает гибкую основу для моделирования сложного распределения данных. Предполагая, что данные генерируются из смеси нескольких гауссовских распределений, GMM может улавливать более тонкие закономерности и структуры в данных, что приводит к повышению производительности в различных задачах машинного обучения, таких как кластеризация и оценка плотности.