混合高斯模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。通俗点讲，无论观测数据集如何分布以及呈现何种规律，都可以通过多个单一高斯模型的混合进行拟合。
如下图是一个观测数据集，数据集明显分为两个聚集核心，我们通过两个单一的高斯模型混合成一个复杂模型来拟合数据。这就是一个混合高斯模型。
既然混合高斯模型是由n个（或多个）单高斯模型组成，那么首先了解下单高斯模型（Single Mixture Model，简称SMM）。
最常见的单高斯模型（或者叫单高斯分布）就是