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一个高斯混合模型(Gaussian Mixture Models, GMM)是一个概率模型，它假设数据来自由若干个未知的高斯（正态）分布组成的混合分布。
sklearn.mixture包能够学习高斯混合模型(Gaussian Mixture Models, GMM), 从GMM抽样，确定适合的成分数。Scikit-learn执行不同的类估计GMM, 对应不同的估计策略。

高斯混合

GaussianMixture对象执行EM(expectation-maximization)算法拟合GMM. GaussianMixture.fit方法从数据学习一个GMM. 给定检验数据，使用GaussianMixture.predict方法给每个样本分派它最可能属于的高斯分布。

GaussianMixture提供不同的选项约束不同估计类的协方差结构：spherical, diagonal, tied or full covariance.

GaussianMixture类的利弊

GaussianMixture类的利：

速度：它是学习混合模型最快的算法。
中立：因为它仅仅最大化似然函数，所以不会使均值偏向0，也不会使成分数偏向形成特定的结构。

GaussianMixture类的弊：

奇性：当对每个混合没有足够多的数据点时，很难估计它的协方差结构。
成分数：该算法总是使用估计到的所有成分，当缺乏外部提示的情况下，需要留存一部分数据或信息论准则确定成分的数量。

成分数的选择

在一个GMM里，BIC(Bayesian Information Criteria)准则是一种有效的成分数确定方法。注意，如果使用一个Variational Bayesian Gaussian mixture, 可以避免指定GMM的成分数。

EM估计算法

从无标签数据学习高斯混合模型的主要困难在于，通常不知道哪个点来自哪个成分。EM算法通过一个迭代过程很好地解决了这个问题。首先，假设随机成分，计算每个数据点来自模型的每个成分的概率。然后，调整参数，使数据的似然函数最大化。重复以上过程，直到收敛到一个局部最优。

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