教師なし学習比較
k-meansクラスタリングとGaussian Mixture Model（GMM）の主な違いについて、最も適切なものはどれか？
A.GMMは各点がすべてのクラスタに属する確率を出力するが、k-meansは各点を1つのクラスタに硬く割り当てる← 正解
✓ 正解です。k-meansはハード割り当て（hard assignment）で、GMMはソフト割り当て（soft assignment：確率分布）を使います。
B.k-meansはより複雑な統計モデルで、GMMはより単純な距離ベースモデルである
✗ 逆です。GMMは確率的統計モデルで複雑であり、k-meansはより単純です。
C.GMMは必ず事前にクラスタ数を指定する必要があるが、k-meansは自動決定可能である
✗ 両者とも事前にK（クラスタ数）を指定する必要があります。
D.k-meansはGMMより計算量が多く、大規模データに不向きである
✗ 逆です。k-meansはO(nk)で高速で、GMMはEM アルゴリズムでO(nkd)かかります。
この問題のポイント
k-meansはハード割り当て（hard assignment）で、GMMはソフト割り当て（soft assignment：確率分布）を使います。
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