GMM是一种高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）的缩写，它是一种用于建立概率分布的统计模型。这个模型的基本假设是，给定一组数据，它们是由多个高斯正态分布的组合而成的混合分布。每个高斯分布都对应着一种不同的数据分布，而每个数据点则由这些不同分布的加权和得到。因此，GMM模型是一种非常灵活的模型，它可以适用于各种不同形状的数据分布，包括多峰分布。

GMM模型的核心思想是采用EM算法来对模型进行参数估计。在EM算法中，首先假设模型的参数（包括每个高斯分布的均值、方差和权重），然后通过迭代优化来使得模型的似然函数最大化。在每一轮迭代中，EM算法会分别进行两个步骤：E步骤和M步骤。在E步骤中，算法会根据当前的模型参数，计算出每个数据点属于每个高斯分布的概率，即后验概率。在M步骤中，算法会利用这些后验概率来更新模型的参数，使得模型的似然函数最大化。这样，经过多轮迭代后，模型的参数就会收敛到最优值，从而得到最佳的模型。

GMM模型在实际应用中有着广泛的应用。例如，它可以用于图像分割、语音识别、文本挖掘等领域。在图像分割中，GMM模型可以用来将图像分割成不同的区域；在语音识别中，GMM模型可以用来对语音信号进行建模；在文本挖掘中，GMM模型可以用来对文本进行聚类分析。总之，GMM模型是一种非常重要的统计模型，它在数据挖掘、模式识别等领域中都有着广泛的应用。