다음은 GMM을 생성한 출력 결과입니다.

[[3.04641134 3.10654272]
 [1.60718016 1.35251723]]

[[[ 0.83656079 0.37865596]
 [ 0.37865596 0.72727426]]

[[ 0.74995307 -0.5010097 ]
 [-0.5010097 0.74377694]]]

▲ 그림 11-11 가우시안 혼합 분포 예제 결과

이 코드는 단순히 -1과 6 사이의 X와 Y 좌표에 데이터를 플로팅하는 단순한 예제입니다. 결과를 보면 평균 주위에 대부분의 데이터가 모여 있습니다. 즉, 타원 가장 안쪽 부분에 대부분의 데이터가 있습니다. 이와 같이 가우시안 혼합 모델은 데이터가 두 개 이상의 가우시안 분포를 따르는 경우에 사용할 수 있는 클러스터링 기술입니다.