我们认为$ k \ geq 2 $高斯组件的混合物具有良好分离的未知方式和未知的手段和未知的协方差（相同的协方差，即独特的组件在大多数$ k { - c} $的统计重叠中具有统计重叠足够的常数$ c \ ge 1 $。以前的统计查询下限[DKS17]给出了甚至区分此类混合物的正式证据，这些混合物可能是难以指示的（以美元为单位）。我们表明，如果允许混合重量呈指数小，则只能出现这种硬度，并且对于多项式下界混合权重的非琐碎的算​​法保证，可以在准多项式时间内进行。具体地，我们在最小混合重量中基于具有运行时间准多项式的正方形方法的算法。该算法可以可靠地区分$ K \ GE 2 $良好分离的高斯组件和（纯）高斯分布的混合物。作为证书，该算法计算输入样品的两分，其分离一对混合物组分，即，两侧的两侧含有至少一个组分的大多数样本点。对于Colinear意味着的特殊情况，我们的算法输出了输入样本的$ K $群集，其与混合物的组件大致一致。对我们的结果进行了重大挑战是，与最先前的高斯混合物的最先前结果不同，它们似乎对富集的抗体异常值不同。原因是，即使对于具有多项式下有界混合重量的混合物，这种异常值也可以模拟指数小的混合重量。关键技术成分是在对应于最小混合重量中的两种仔细选择的顺序对数的瞬间的多项式的矩分开的分离性高斯部件的分离方向的表征。