高斯混合模型聚類演算法和K-Means聚類演算法
高斯混合模型聚類演算法
概念：混合高斯模型就是指對樣本的概率密度分佈進行估計，而估計的模型是幾個高斯模型加權之和（具體是幾個要在模型訓練前建立好）。每個高斯模型就代表了一個類（一個Cluster）。對樣本中的資料分別在幾個高斯模型上投影，就會分別得到在各個類上的概率。然後我們可以選取概率最大的類所為判決結果。
優點：
優點：應用最為廣泛；收斂速度快；能擴充套件以用於大規模的資料集
- 缺點：傾向於識別凸形分佈、大小相近、密度相近的聚類；中心選擇和噪聲聚類對結果影響大
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