GMM（高斯混合模型）是一種強大的機率模型，用於表示由多個高斯分布組成的複雜數據集。它在機器學習和統計學中有多種套用，主要包括：
聚類分析。GMM假設數據是由幾個高斯分布混合而成的，每個高斯分布代表數據中的不同子群體或簇。與傳統的硬聚類方法（如K-means）不同，GMM提供了一種軟聚類的框架，這意味著每個數據點可以以一定的機率屬於每個簇。
密度估計。GMM可以估計數據集中不同子群體或簇的機率密度函式。
分類和識別。GMM也廣泛套用於圖像分類、目標識別與跟蹤等領域。它可以通過將新數據點的機率密度與訓練數據點的機率密度進行比較，來預測新數據點的類別標籤。
圖像處理和計算機視覺。在圖像去噪、圖像重構、視頻分析等領域取得了良好的效果。
降維和避免過度擬合。GMM還可以用於降維和避免過度擬合的問題，特別是在處理具有非線性邊界的數據集時。
GMM的優點包括其能夠平滑地近似任意形狀的密度分布，以及它能夠處理具有缺失值的數據集。然而，它也可能不會收斂到全局最優值，並且對初始參數的設定比較敏感。在實際套用中，選擇合適的簇（組件）數量是一個關鍵步驟，這通常需要根據數據的特性和目標任務來決定。