וואָס איז דער הויפּט חילוק צווישן די Gaussian Mixture Model און די K-Means קלאַסטערינג?
דער הויפּט חילוק צווישן אַ Gaussian Mixture Model (GMM) און K-Means קלאַסטערינג ליגט אין די וועג זיי באַשטימען דאַטן ווייזט צו קלאַסטערז. K-Means איז אַ שווער קלאַסטערינג אַלגערידאַם, טייַטש אַז יעדער דאַטן פונט איז אַסיינד צו אַ באַזונדער קנויל, בשעת GMM איז אַ ווייך קלאַסטערינג אַלגערידאַם, טייַטש אַז יעדער דאַטן פונט איז אַסיינד אַ מאַשמאָעס פון געהערן צו יעדער קנויל. אין K-Means, די אָביעקטיוו איז צו מינאַמייז די סאַכאַקל פון סקווערד דיסטאַנסאַז צווישן פונקטן און זייער אַסיינד קנויל סענטערס. דער אַלגערידאַם יטעראַטיוולי דערהייַנטיקט די קנויל אַסיינמאַנט פון יעדער דאַטן פונט באזירט אויף די ניראַסט קנויל צענטער און דערנאָך ריקאַלקיאַלייץ די קנויל צענטער ווי די דורכשניטלעך פון אַלע דאַטן פונקטן אין דעם קנויל. אין GMM, די אַלגערידאַם אַסומז אַז די דאַטן פונקטן זענען דזשענערייטאַד דורך אַ געמיש פון עטלעכע גאַוסיאַן דיסטריביושאַנז, מיט פאַרשידענע מיטל און קאָוואַריאַנס מאַטריץ. דער ציל איז צו אָפּשאַצן די פּאַראַמעטערס פון די דיסטריביושאַנז, וואָס כולל די מיטל, קאָוואַריאַנסעס און געמיש ווייץ וואָס בעסטער דערקלערן די דאַטן. GMM ניצט די עקספּעקטיישאַן-מאַקסימיזאַטיאָן אַלגערידאַם צו יטעראַטיוולי אָפּשאַצן די פּאַראַמעטערס. די ווייך קלאַסטערינג צוגאַנג פון GMM גיט מער אינפֿאָרמאַציע וועגן די דאַטן פונקטן און זייער באציונגען צו די קלאַסטערז, מאכן עס מער פלעקסאַבאַל און פּאַסיק פֿאַר סינעריאָוז ווו קלאַסטערז קען האָבן פאַרשידענע שאַפּעס, דענסאַטיז און סיזעס. אָבער, זיין צוטרוי אויף די האַשאָרע פון גאַוססיאַן דיסטריביושאַנז קענען זיין אַ באַגרענעצונג אין עטלעכע קאַסעס. אין קיצער, K-Means קלאַסטערינג איז אַ סימפּלער, פאַסטער אופֿן פֿאַר אַסיינינג דאַטן פונקטן צו קלאַסטערז, בשעת GMM איז אַ מער קאָמפּליצירט, פּראָבאַביליסטיק אופֿן וואָס גיט מער אינפֿאָרמאַציע וועגן די דאַטן פונקטן און זייער קנויל אַסיינמאַנץ.