十一、高斯混合模型（Gaussian Mixed Model, GMM）1 高斯模型2 高斯混合模型与 EM 算法3 GMM 和 K-means 的对比
1 高斯模型1.1 单高斯模型当样本数据 XXX 是一维数据时，XXX 服从高斯分布是指其概率密度函数（Probability Density Function）可以用下面的式子表示：P(x∣θ)=12πσexp(−(x−μ)22σ2)P(x|\theta)=\frac{1}{\sqrt{2\pi} \sigma} \exp (-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2})P(x∣θ)=2πσ1exp(−2σ2(x−μ)2)其中，μ\muμ 为数据均值（期望），σ\sigma
