GMM 为什么有用？

GMM 很有用，因为它提供了一个灵活的框架来建模复杂的数据分布。 通过假设数据是由多个高斯分布的混合生成的，GMM 可以捕获数据中更细微的模式和结构，从而提高各种机器学习任务（例如聚类和密度估计）的性能。