正規混合法は、数値変数に対するクラスター分析手法のひとつで、計算には反復アルゴリズムが使われています。正規混合法は、各クラスター内に分類される確率も予測します。正規混合法では、「分析対象の多変量データが、多変量正規分布の混合分布に従っている」と仮定しています。各クラスターの平均ベクトルと共分散行列の推定値が求められます。McLachlan and Krishnan（1997）およびHand et al.（2001）の第9.6節を参照してください。
メモ: 正規混合法のアルゴリズムでは、反復計算におけるクラスター中心の開始値に乱数が使われています。そのため、分析を実行する度に少し異なる結果になります。
多変量の外れ値があると疑われる場合は、［外れ値のクラスター］オプションを使用したり、「外れ値を調べる」プラットフォームを用いたりしたほうがよいでしょう。［外れ値のクラスター］オプションでは、一様分布のクラスターも仮定します。そのことにより標準の正規混合法よりも外れ値の影響をうけにくくなっています。「外れ値を調べる」プラットフォームは、何かしらの統計分析を行う前に、外れ値を探し出して処理することができます。外れ値のクラスターと『予測モデルおよび発展的なモデル』の外れ値を調べるを参照してください。
JMPには、データ行をクラスタリングするためのプラットフォームが4つ用意されています。「正規混合」は、そのなかの1つです。4つの手法の比較については、クラスター分析用プラットフォームの概要を参照してください。