混合高斯模型：能感知樣本分佈的聚類

混合高斯是一種經典的聚類算法，擁有良好的性質，根據估計出來的參數，能判斷樣本數據的分佈性質。類似於K_means,但是歸類的決定從屬一個概率值，並不是是與否的決定。理論上，只要足夠多的混合模型，混合高斯能夠擬合任意分佈的樣本數據。最近學習無監督算法，想借鑑一下傳統而經典的聚類算法，故對混合高斯模型學習，做些筆記，以備忘，代碼分享，以交流學習：https://github.com/panzhenfu/GMM_py （喜歡我的代碼，記得打星哦）