本文介绍了生成模型的无监督分类方法，包括聚类算法如k-means和概率模型如混合高斯模型（GMM）。通过Python编程示例展示了如何使用k-means和GMM进行无监督分类，帮助发掘数据中的结构和模式。
生成模型是一类机器学习模型，其主要目标是通过学习数据的分布特征来生成新的数据样本。无监督分类是生成模型在无标签数据上进行的一种任务，即将数据样本划分为不同的类别，但并不需要事先知道类别标签。本文将介绍生成模型的无监督分类方法，并提供相应的编程实现。
生成模型的无监督分类方法之一是聚类算法。聚类算法通过计算数据样本之间的相似性或距离，将相似的样本归为同一类别。其中，k-means算法是一种经典的聚类算法。下面是使用Python编程实现k-means算法的示例代码：
import numpy as np
def kmeans(X, k, max_iters=100):
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