使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）算法进行分布式采样编程

使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）算法进行分布式采样编程

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种常用的概率模型，可以用于对复杂的数据分布进行建模。而期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法是一种迭代的优化算法，用于估计含有隐变量的概率模型的参数。在本文中，我们将介绍如何使用GMM和EM算法进行分布式采样编程。

首先，我们需要导入必要的库，包括NumPy和Scikit-learn。确保已经安装了这些库，然后我们可以开始编写代码。

import numpy as np
from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 定义分布式采样函数
def distributed_sampling(n_samples, n_co