Основное отличие методов k-means и g-means при кластеризации данных заключается в том, как они определяют количество кластеров. 13

K-means применяется, когда количество кластеров известно. 3 Аналитик задаёт его, исходя из своих предпочтений, опираясь на интуицию, практический опыт и другие факторы. 1 Один из недостатков k-means — отсутствие ясного критерия для выбора оптимального числа кластеров. 2

G-means используется, когда количество кластеров изначально неизвестно. 3 Обработчик автоматически определяет их, выполняя статистический тест. 14 Суть теста в том, что данные внутри каждого кластера подчиняются определённому гауссовскому (нормальному) закону распределения. 12 Если тест даёт отрицательный результат, кластер разбивается на два новых кластера (алгоритмом k-means) с центрами. 1

Таким образом, k-means подходит для ситуаций, где число кластеров заранее определено, а g-means — для случаев, когда точное количество кластеров неизвестно и требуется автоматизированное определение. 13