K-means, 一种无监督的聚类算法，与监督学习方法如SVMs、贝叶斯和logistic regression不同，它通过确定类别数量K来自动组织数据。EM步骤是其核心，通过迭代优化数据分配到各个类别的过程。

在K-means中，每一步都围绕着将数据点分配给最近的聚类中心（均值）并更新这些中心进行。直观来看，它是通过不断迭代，使得数据点与其所属类别的中心点距离最小化。

而高斯混合模型（GMMs）则更为复杂，它假设每个类别由一个或多个正态分布组成，每个分布有自己的均值和方差。GMMs的EM算法通过计算每个样本对每个高斯分布的贡献（概率）来调整聚类中心，并考虑多维度特征之间的相关性。该过程会持续到所有高斯分布的参数收敛。

尽管K-means和GMMs都用于无监督聚类，但两者有显著区别：K-means基于硬划分，即每个样本只能完全属于一个类别，而GMMs允许软划分，样本可以同时属于多个类别，且每个类别由多个概率分布构成。此外，GMMs对数据分布的形状假设更为灵活，适应性更强。

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文章来源：天狐定制

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