{"text": "### Human: Apa perbedaan utama antara Model Campuran Gauss dan k-Means cluster?. ### Assistant: Perbedaan utama antara Gaussian Mixture Model (GMM) dan K-Means clustering terletak pada cara mereka menetapkan titik data ke cluster. K-Means adalah algoritma clustering yang keras, yang berarti bahwa setiap titik data ditugaskan ke cluster tertentu, sedangkan GMM adalah algoritma clustering yang lunak, yang berarti bahwa setiap titik data ditugaskan probabilitas milik setiap cluster. Dalam K-Means, tujuannya adalah untuk meminimalkan jarak persegi antara titik dan pusat cluster yang ditugaskan. Algoritma secara keseluruhan memperbarui penugasan cluster dari setiap titik data berdasarkan pusat cluster terdekat dan kemudian berulang menghitung pusat cluster sebagai rata-rata semua titik dalam cluster itu. Dalam GMM, algoritma clustering mengasumsikan bahwa data yang dihasilkan oleh berbagai titik data ditugaskan ke cluster tertentu, sedangkan GMM adalah algoritma iterasi yang berarti bahwa setiap titik data dapat ditugaskan dengan perkiraan probabilitas yang berbeda. Namun, dalam beberapa kasus, metode GMM menggunakan metode yang lebih fleksibel untuk mencakup dan mencakup nilai-nilai dan keterlibatan cluster yang lebih kompleks. Dalam beberapa kasus, metode pembagian cluster yang lebih fleksibel mencakup kemungkinan dan keterbatasan."}