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。

相关问题

GMM与kmeans

GMM（高斯混合模型）是一种概率模型，用于将数据点分配到不同的组中。它使用一组假设的高斯分布来拟合数据，以最大化可能的数据分类准确度。而Kmeans是一种聚类算法，用于将数据分组，其中每组中的数据点都是相似的。

数据集导入 2、 构建聚类模型可以采用Kmeans及GMM，并训练 3、 输出聚类标签 4、 查看聚类中心或混合成分参数，分析并对比聚类效果。 即聚类的各类别是否反应其真实所属。

好的，下面是使用 PySpark 实现的代码：

1. 数据集导入

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Clustering").getOrCreate()

# 读取数据集
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/dataset.csv")

2. 构建聚类模型并训练

from pyspark.ml.clustering import KMeans, GaussianMixture
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 将数据集转换为特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=data.columns, outputCol="features")
data = assembler.transform(data)

# 训练 KMeans 模型
kmeans = KMeans(k=3, seed=1)
kmeans_model = kmeans.fit(data)

# 训练 GMM 模型
gmm = GaussianMixture(k=3, seed=1)
gmm_model = gmm.fit(data)

3. 输出聚类标签

# 输出 KMeans 聚类标签
kmeans_labels = kmeans_model.transform(data).select("prediction").rdd.map(lambda x: x[0]).collect()

# 输出 GMM 聚类标签
gmm_labels = gmm_model.transform(data).select("prediction").rdd.map(lambda x: x[0]).collect()

4. 查看聚类中心或混合成分参数，分析并对比聚类效果

# KMeans 聚类中心
kmeans_centers = kmeans_model.clusterCenters()

# GMM 混合成分参数
gmm_weights = gmm_model.weights
gmm_means = gmm_model.gaussiansDF.select("mean").rdd.map(lambda x: x[0]).collect()
gmm_covs = gmm_model.gaussiansDF.select("cov").rdd.map(lambda x: x[0]).collect()

# 分析并对比聚类效果
# ...

注：以上代码仅为示例，具体实现需要根据数据集的特点进行调整。