高斯混合模型和K-means处理高维数据能力比较

高斯混合模型和K-means都是常见的聚类算法，但它们的处理高维数据的能力是不同的。

K-means算法的计算复杂度很低，但它只能处理欧几里得距离的数据，对于高维数据容易出现维数灾难，而且对于非球形的聚类结构效果不佳。

而高斯混合模型则可以更好地处理高维数据，因为它可以使用协方差矩阵来描述不同维度之间的相关性，同时它也可以处理非球形的聚类结构。但是，高斯混合模型的计算复杂度较高，需要进行EM算法的迭代优化，且需要预先设定高斯分布数量。

因此，当处理高维数据时，高斯混合模型通常比K-means更具有优势。但在实际应用中，需要根据具体问题和数据集的特征来选择合适的聚类算法。