 Quelle est la principale différence entre le modèle de mélange gaussien et le clustering K-Means ?
La principale différence entre le modèle de mélange gaussien et le clustering K-Means est que le modèle de mélange gaussien est un modèle probabiliste qui peut représenter une forme de cluster arbitraire à l'aide d'un ensemble de composants gaussiens, tandis que le clustering K-Means est une approche itérative qui utilise un point centralisé (ou moyenne) pour définir une forme de cluster. Le modèle de mélange gaussien fournit également une mesure de confiance, contrairement à K-Means.