gmm是什么意思?

GMM是高斯混合模型的简称，一种常用的机器学习算法。它通过多个高斯分布的组合来复杂数据分布，常用于聚类、密度估计和模式识别。比如图像分割、语音识别、生物信息学等领域都有应用。该模型假设数据由若干个高斯分布生成，每个分布代表一个潜在类别。

GMM的核心是EM算法，通过迭代优化参数提高模型精度。实际应用中，它可以处理非球形数据，比K-means更灵活。比如客户分群、异常检测、推荐系统等场景都能发挥优势。不过模型复杂度较高，需要合理选择高斯分量数量，避免过拟合或欠拟合问题。