GMM 為什麼有用？

GMM 很有用，因為它提供了一個靈活的框架來建模複雜的資料分佈。 透過假設資料是由多個高斯分佈的混合生成的，GMM 可以捕獲資料中更細微的模式和結構，從而提高各種機器學習任務（例如聚類和密度估計）的性能。