引入了涉及高斯流程（GPS）的模型，以同时处理多个功能数据的多任务学习，聚类和预测。该过程充当了功能数据的基于模型的聚类方法，也是对新任务进行后续预测的学习步骤。该模型是将多任务GPS与常见平均过程的混合物实例化。得出了一种用于处理超参数的优化以及超构件对潜在变量和过程的估计的优化。我们建立了明确的公式，用于将平均过程和潜在聚类变量整合到预测分布中，这是两个方面的不确定性。该分布定义为集群特异性GP预测的混合物，在处理组结构数据时，可以增强性能。该模型处理观察的不规则网格，并提供了关于协方差结构的不同假设，用于在任务之间共享其他信息。聚类和预测任务上的性能将通过各种模拟方案和真实数据集进行评估。总体算法称为magmaclust，可公开作为R包。
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