kmeans 和 GMM 有什么不同

Kmeans和GMM都是聚类算法，但它们的实现方式和假设不同。

Kmeans算法假设每个簇都是由一个中心点和一些分配给它的样本组成的，它的目标是最小化所有样本点到其所属簇中心的距离的平方和。Kmeans算法速度快，但对于非凸的数据分布效果不佳。

GMM算法则假设每个簇都是由多个高斯分布的加权和组成的，它的目标是最大化样本点来自于各自簇分布的概率。GMM算法可以拟合更为复杂的数据分布，并且能够估计每个样本点属于每个簇的概率，因此在一些特定的场景中效果更好。

因此，Kmeans和GMM各有优劣，需要根据具体问题选择合适的算法。