一、说明
高斯混合模型 （GMM） 是一种基于概率密度估计的聚类分析技术。它假设数据点是由具有不同均值和方差的多个高斯分布的混合生成的。它可以在某些结果中提供有效的聚类结果。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-697214.html
二、Kmean算法有效性
K 均值聚类算法在每个聚类的中心周围放置一个圆形边界。当数据具有圆形时，此方法非常有效。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-697214.html
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
np.random.seed(42)
def generate_circular(n_samples=500):
X = np.concatenate((
np.random.normal(0, 1, (n_samples, 2)),
np.ra到了这里，关于使用高斯混合模型进行聚类的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
