 อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Gaussian Mixture Model และ K-Means clustering?
 ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างแบบจำลองส่วนผสมแบบเกาส์เซียนและการจัดกลุ่มแบบเกาส์เซียนก็คือ แบบจำลองการผสมแบบเกาส์เซียนเป็นแบบจำลองความน่าจะเป็นที่สามารถแสดงรูปร่างคลัสเตอร์ตามอำเภอใจโดยใช้ชุดของส่วนประกอบแบบเกาส์เซียน ในขณะที่การจัดกลุ่มแบบค่าเฉลี่ยแบบ K-Means เป็นวิธีการวนซ้ำที่ใช้ จุดรวมศูนย์ (หรือค่าเฉลี่ย) เพื่อกำหนดรูปร่างของคลัสเตอร์ แบบจำลองการผสมแบบเกาส์เซียนยังให้การวัดความเชื่อมั่น ในขณะที่ K-Means ไม่ได้