Qual è la principale differenza tra il Modello di Miscela Gaussiana e il clustering K-Means?
La principale differenza tra il Modello di Miscuglio Gaussiano e il clustering K-Means è che il Modello di Miscuglio Gaussiano è un modello probabilistico che può rappresentare una forma di cluster arbitraria utilizzando un insieme di componenti gaussiane, mentre il clustering K-Means è un approccio iterativo che utilizza un punto centralizzato (o media) per definire una forma di cluster. Il Modello di Miscuglio Gaussiano fornisce anche una misura di confidenza, mentre K-Means non lo fa.