盖奥斯混合模型与K-Means聚类之间的主要区别是什么?
盖斯混合模型 (GMM) 和K-Means分类之间的主要区别在于它们将数据点分配给集群的方式.K-Means是一个硬分类算法,这意味着每个数据点被分配给一个特定的集群,而GMM是一个软分类算法,这意味着每个数据点被分配给属于每个集群的概率.在K-Means中,目标是最大限度地减少点和它们被分配的集群中心之间的平方距离.该算法根据最近的集群中心总和更新每个数据点的集群分配,然后以复杂的方法将集群中心作为该集群中所有点的平均值.在GMM中,该算法假设数据点是由几种不同的分类,分布和分类的数据组合所产生的.然而,在一些情况下,GMM使用更简单的方法来解释数据的复杂性,包括对这些集群的分类和分类的概率和分类.在一些情况下,它提供了更灵活的方法,包括对这些集群的分类和分类的概率和分类.在一些情况下,GMM可以解释数据的复杂性,并对这些集群的分类和分类的情况进行更简单的评估.