Mô hình Hỗn hợp Gaussian

Mô hình Hỗn hợp Gaussian (GMM) là một phương pháp phân cụm xác suất mô hình hóa dữ liệu dưới dạng một hỗn hợp có trọng số của nhiều phân phối Gaussian, được khớp bằng thuật toán Kỳ vọng-Tối đa hóa (Expectation–Maximization) được chuẩn hóa bởi Dempster, Laird & Rubin vào năm 1977. Đây là một sự tổng quát hóa của K-means, trong đó mỗi cụm có thể có hình dạng, kích thước và hướng riêng.