পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| অনলাইন গাউসিয়ান মিক্সচার মডেল× | কে-মিনস ক্লাস্টারিং× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | যন্ত্র শিখন | যন্ত্র শিখন |
| পরিবার | Machine learning | Machine learning |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2000–2009 | 1967 (formalized 1982) |
| প্রবর্তক≠ | Cappé, O. & Moulines, E. (online EM formulation) | MacQueen, J. B.; Lloyd, S. P. |
| ধরন≠ | Probabilistic clustering / density estimation (incremental) | Partitional clustering |
| মৌলিক উৎস≠ | Cappé, O. & Moulines, E. (2009). On-line expectation-maximization algorithm for latent data models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 71(3), 593–613. DOI ↗ | Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129–137. DOI ↗ |
| অপর নাম | Online GMM, Incremental GMM, Streaming Gaussian Mixture Model, Sequential GMM | k-means clustering, Lloyd's algorithm, k-means partitioning, hard k-means |
| সম্পর্কিত≠ | 5 | 4 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Online Gaussian Mixture Model adapts the classic GMM to streaming or large-scale data by replacing full-batch EM with incremental updates — processing one observation or mini-batch at a time and continuously refining component means, covariances, and mixing weights without revisiting the entire dataset. | K-means is a classic unsupervised partitional clustering algorithm that divides a dataset into K non-overlapping groups by iteratively assigning each observation to its nearest centroid and updating centroids as the mean of their assigned points. It is one of the most widely used exploratory tools in machine learning and data analysis. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|