La principale differenza tra il Gaussian Mixture Model e il clustering K-Means è che il Gaussian Mixture Model è un modello probabilistico che può rappresentare una forma arbitraria di cluster utilizzando un insieme di componenti gaussiane, mentre il clustering K-Means è un approccio iterativo che utilizza un punto centralizzato (o medio) per definire una forma a grappolo. Anche il Gaussian Mixture Model fornisce una misura di confidenza, mentre K-Means no.
Qual è la principale differenza tra il Gaussian Mixture Model e il clustering K-Means?