GMM neden faydalıdır?

GMM faydalıdır çünkü karmaşık veri dağıtımlarını modellemek için esnek bir çerçeve sağlar. GMM, verilerin birden fazla Gauss dağılımının bir karışımından oluşturulduğunu varsayarak, verilerdeki daha incelikli modelleri ve yapıları yakalayabilir ve bu da kümeleme ve yoğunluk tahmini gibi çeşitli makine öğrenimi görevlerinde performansın artmasına yol açabilir.