请你运用python语言解决第1题

假设您已经有了一组数据，以下是利用Python对这些数据应用高斯混合模型(GMM)进行聚类的基本步骤：

1. 导入必要的库:

   import numpy as np
   from sklearn.mixture import GaussianMixture
   import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备您的数据。这里我们假定有一个名为`data`的数据集，您可以从文件中读取或者直接定义它。

3. 创建GaussianMixture实例并设置参数。例如，对于两个高斯分布的情况，代码如下：

    gmm_2 = GaussianMixture(n_components=2, random_state=0)
    gmm_2.fit(data)
    labels_2 = gmm_2.predict(data)

4. 对于5个和10个高斯分布的情况重复上述过程，只需更改`n_components`的数量即可。

5. 可视化聚类结果，如果数据是二维的，可以用Matplotlib来画图显示不同的聚类。

6. 分析部分需要依据实际输出结果来进行讨论，比如每个簇内样本数量的变化，不同数目下高斯分布拟合的效果等。

注意，这个示例仅作为基本指南；具体实现时可能还需要考虑更多细节，如数据预处理、选择合适的初始化方式以及调整其他参数以优化模型表现等。另外，在实际操作之前，请确保安装了`sklearn`库，如果没有安装，可以通过运行`pip install scikit-learn`命令来添加该库。