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Das Ziel von K-means ist es die Daten in Cluster einzuteilen.
K ist dabei die Anzahl der Cluster.
Der K-means Algorithmus ist eine modifikation des EM-Algorithmus für Gaussian Mixture Models (GMMs).

Unterschiede zwischen EM und K-means:

• d.h. kann vernachlässigt werden da es nicht modifiziert wird.
• Es werden alle Komponenten durch die gleiche sphärische Kovarianzmatrix dargestellt.
• Jedes Sample wird von einer Komponente modelliert.