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* 본 실습에서는 시간대별 일정한 패턴을 보이는 전력 데이터를 몇 개의 클러스터로 분류하는 실습이다. GMM(Gaussian Mixture Model)은 이 모델은 데이터 집합이 여러 개의 가우시안 분포로부터 생성된다고 가정하는 확률적 생성 모델로 데이터의 분포를 여러 개의 가우시안 분포를 합쳐서 모델링하는 것으로 GMM은 분포가 복잡하거나 다중 모드를 가지는 데이터를 모델링하는 데 특히 유용하다. 예를 들어, 이미지나 음성 등 복잡한 데이터를 분석하고 처리하는 데 많이 사용된다. GMM은 EM (Expectation-Maximization) 알고리즘을 사용하여 모델링되며, 일반적으로 최적의 모델링 결과를 얻기 위해 여러 번의 EM 반복이 필요하다. 정리하면, GMM 모델을 사용하면 데이터가 어디에서 왔..