Чем отличаются методы k-means и g-means при кластеризации данных?

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

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

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

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. cyberleninka.ru examples.loginom.ru