作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Gaussian mixture model (GMM) 是一种基于概率分布的聚类方法，可以用来描述高维数据集中数据的分布情况。该方法通过假设每个数据点都是由多个高斯分布混合而成的多元高斯模型，利用EM算法来迭代优化模型参数使得数据点属于各个高斯分布的可能性最大化。因此，GMM是一种非监督学习方法，不需要标签信息即可训练出聚类效果，是一种典型的无监督学习算法。

本文将对GMM进行系统、全面、浅显易懂的讲解，希望能够帮助读者快速理解GMM的工作机制，掌握GMM的应用。同时也期待读者能提供宝贵意见，给予我更加完善的教程。

2.GMM的基本概念及术语

（1）模型定义

GMM由多元高斯分布组成，即 p ( x ∣ θ ) p(x\mid \theta) p</

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