Bokeseni nini ezali monene kati ya Modèle ya Mélange Gaussien na clustering ya K-Means?
Bokeseni ya monene kati ya Modèle ya Mélange Gaussien (GMM) na clustering ya K-Means ezali na ndenge oyo bapesaka ba points ya ba données na ba clusters. K-Means ezali algorithme ya clustering ya makasi, elingi koloba ete point moko moko ya ba données epesami na cluster moko boye, nzoka nde GMM ezali algorithme ya clustering doux, elingi koloba ete point moko moko ya ba données epesami probabilité ya kozala na cluster moko moko. Na K-Moyennes, tina ezali ya ko minimiser somme ya ba distances carrées entre ba points pe ba centres ya cluster oyo epesami na yango. Algorithme ezo mettre à jour iterativement assignation ya cluster ya point ya ba données moko moko na kotalaka centre ya cluster oyo ezali pene pe sima ezo récalculer centre ya cluster lokola moyenne ya ba points nionso ya ba données na cluster wana. Na GMM, algorithme e supposer que ba points de données esalemi na mélange ya ba distributions gaussiennes ebele, na ba moyennes na ba matrices ya covariance différentes. Mokano ezali ya ko estimation ya ba paramètres ya ba distributions wana, oyo esangisi ba moyennes, ba covariances, pe ba poids ya mélange oyo ezali kolimbola malamu ba données. GMM esalela algorithme ya Expectation-Maximisation pona ko estimer iterativement ba paramètres wana. Ndenge ya kosala clustering doux ya GMM epesaka ba sango mingi na oyo etali ba points de données pe boyokani na yango na ba clusters, kosala ete ezala flexible pe ebongi pona ba scénarios esika ba clusters ekoki kozala na ba shapes, densités pe bonene ekeseni. Kasi, bondimi na yango na likanisi ya bopanzani ya Gaussien ekoki kozala ndelo na makambo mosusu. Na bokuse, clustering ya K-Means ezali lolenge ya pete, ya mbangu pona kopesa ba points ya ba données na ba clusters, nzoka nde GMM ezali méthode ya complexe, probabiliste oyo epesaka ba informations mingi na oyo etali ba points ya ba données pe ba assignations na yango ya cluster.