优点:对于大型数据集也是简单高效、时间复杂度、空间复杂度低。 缺点: 1.数据集大时结果容易局部最优; 2.需要预先设定K值,对最先的K个点选取很敏感; 3.对噪声和离群值非常敏感; 4.只用于numerical类型数据,不能解决非凸(non-convex)数据。 三、算法的改进: 1.k-means对初始值的设置很敏感,所以有了k-mean...
1-KMEANS算法概述是『数学难度排行』教授竟把数学讲的如此简单!全套机器学习-数学基础教程,简直究极简单!小学生都能学会!人工智能/微积分/线性代数/数理统计/概率论的第109集视频,该合集共计129集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
K-means算法中的k代表类簇个数,means代表类簇内数据对象的均值(当有部分异常点时,求均值是不合理的,即一个特大都值,或者极小的值,会影响均值的数值),因此,K-means算法又称为k-均值算法,k-means算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越...
k-means算法的优点在于其简单性和易于实现,尤其是在处理大规模数据集时,其扩展性表现良好。每个数据点可以独立地决定其最近的中心点,而中心点的更新仅仅是计算属于同一集群的所有点的平均位置。这种简单的迭代过程使得k-means算法能够被广泛应用于各种实际问题中,如市场细分、社交网络分析、图像分割等领域。 然而,k-me...
1.2.3 K-Means优缺点 优点:K 均值聚类是最流行的聚类算法,因为该算法足够快速、简单,并且如果你的预处理数据和特征工程十分有效,那么该聚类算法将拥有令人惊叹的灵活性。 缺点:该算法需要指定集群的数量,而 K 值的选择通常都不是那么容易确定的。另外,如果训练数据中的真实集群并不是类球状的,那么 K 均值聚类会...
聚类算法:K-Means 1. K-means 是一种流行的无监督机器学习算法,用于聚类。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。 2. 无监督:K-means 是一种无监督算法,用于没有标签或预定义结果的...
K-means是一种典型的聚类算法,它是基于距离的,是一种无监督的机器学习算法。 K-means需要提前设置聚类数量,我们称之为簇,还要为之设置初始质心。 缺点: 1、循环计算点到质心的距离,复杂度较高。 2、对噪声不敏感,即使是噪声也会被聚类。 3、质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响。
32.量化投资与机器学习_1.机器学习算法原理_8.K-means算法原理, 视频播放量 163、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 2、收藏人数 6、转发人数 1, 视频作者 徜徉思绪, 作者简介 ,相关视频:33.量化投资与机器学习_2.机器学习算法实现_1.数据集生成原理,31.量化投资与机器学习
K-means算法是聚类算法中较为简单的一种,原理简单,易于实现。其原理大致是:首先给定k个中心(质心),然后将数据分别划分到k个簇中去,也就是说把每个数据分到距离其最近的那个中心所在的簇中。 然后重新计算每个簇的中心,即属于这个簇的样本的均值即为新的簇的中心。
6 K-means是否会一直陷入选择质心的循环停不下来? 迭代次数设置 设定收敛判断距离 7 如何快速收敛数据量超大的K-means? 8 K-means算法的优点和缺点是什么? 优点 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性,而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是...