 What is the main difference between the Gaussian Mixture Model and the K-Means clustering? 
 الفرق الرئيسي بين نموذج الخليط الكامن الجاوسي GMM وتجميع K-Means هو أن نموذج الخليط الجاوسي هو نموذج احتمالي يمكنه تمثيل شكل مجموعة تجميعية باستخدام مجموعة من المكونات الجاوسية ، بينما تجميع K-Means هو نهج تكراري يستخدم نقطة مركزية (أو متوسطة) لتحديد شكل المجموعة. يوفر نموذج الخليط الجاوسي أيضًا مقياسًا للثقة ، بينما لا يفعل K-Means.
 The main difference between the Gaussian Mixture Model and the K-Means clustering is that the Gaussian Mixture Model is a probabilistic model that can represent an arbitrary cluster shape using a set of gaussian components, while the K-Means clustering is an iterative approach that uses a centralized point (or mean) to define a cluster shape. The Gaussian Mixture Model also provides a measure of confidence, while K-Means does not.
 ما هو الفرق الرئيسي بين نموذج الخليط الجاوسي وتجميع K-Means؟