Algorithm 机器学习聚类算法：k-均值和高斯混合

假设我们使用两种不同的聚类算法对一组N个数据点进行聚类：k-均值和高斯混合。在这两种情况下，我们得到了5个簇，在这两种情况下，簇的中心完全相同。在kmeans解决方案中分配给不同簇的3个点能否在高斯混合解决方案中分配给同一簇？如果没有，请解释。如果是这样，请用1-2句话描述一个例子或解释。

根据我对机器学习理论的理解，高斯混合模型（GMM）和K-Means在基本设置上有所不同，即K-Means是一种硬聚类算法，而GMM是一种软聚类算法。K-Means会将每个点分配给一个簇，而GMM会给出一个概率分布，即该点属于5个簇中每个簇的概率是多少。此外，这还取决于GMM使用的参数类型。如果使用常数方差，GMM可能会产生一些类似于K-均值的聚类

现在，我不确定这一点，因为您需要提供更多关于如何从GMM中挑选硬集群以及如何计算集群中心的信息。如果您只是基于概率最大的集群从GMM进行硬分配，那么它们可能被分配到相同的集群。在我看来，只有当数据点很容易分离，并且GMM假设方差为常数时，这才有可能

至于集群中心，这取决于计算它们的方式。如果您使用的是从GMM获得的平均向量，那么K-Means和GMM不太可能给出相同的聚类中心。另一方面，如果您首先生成如上所述的硬聚类，然后自己计算中心，那么当所有点的硬聚类在K均值和GMM中都相同时，它们可能具有相同的中心

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我认为你应该提供更多关于你这样做的信息，以便社区成员能够更好地帮助你。此外，您还应该很好地识别您的用例，并决定您需要硬集群还是软集群。仅当您希望软聚类和/或您事先认为您的数据点是根据每个聚类的高斯分布生成的时，才选择GMM。

当然，它们可以生成相同的聚类分配，这取决于数据和初始条件。这可能在计算机科学stack上做得更好。我投票将这个问题作为离题题结束，因为它属于另一个stack exchange站点：@BenKnoble，如果你建议另一个站点，请确保向海报解释，他们不应该在多个SE站点上发布相同的问题：这违反了站点规则，只会给他们带来麻烦。（另外：由于有关问题转储的政策，这个问题根本不适合CS.SE。）@Joce，见上文——如果你建议另一个网站，请确保向海报解释，他们不应该在多个SE网站上发布相同的问题：这违反了网站规则，只会给他们带来麻烦。