k-means算法在处理高维数据对象时效果不佳,因为随着维度的增加,数据的稀疏性和距离度量问题变得更加复杂。此外,k-means算法可处理的数据类型有限,通常适用于数值型数据,对于其他类型的数据(如文本数据)需要额外的预处理步骤。 K值选取困难: K值的选取对k-means算法的性能和结果有很大影响。然而,选择合适的K值并不容易。
2.K-Means聚类算法的缺点包括:需预先设定K值:K值需要在聚类前确定,且结果对此敏感。对异常值敏感:异常值和噪声可能会对聚类结果产生较大影响。可能收敛到局部最小值:算法可能会收敛到局部最小值,而不是全局最小值,这取决于初始中心的选择。假设聚类为凸形状和相似大小:对于非球形或大小差异很大的聚类,性能可能会...
对初始值敏感:K-means算法对初始聚类中心的选择非常敏感,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。这意味着算法的稳定性较差,容易陷入局部最优解。 对异常值和噪声敏感:由于K-means算法是基于距离进行聚类的,因此当数据集中存在异常值或噪声时,可能会导致聚类效果变差。 K-means算法的改进方法: 使用K-means++初始化...
K-Means算法是一种典型的基于划分的聚类算法，也是一种无监督学习算法。K-Means算法的思想很简单，对给...
需要预先设定聚类数量K:K-Means算法需要事先确定聚类的数量,这对于一些未知数据集来说可能不太适用。 对初始化敏感:算法的初始化过程对结果有很大影响,不同的初始化可能导致完全不同的聚类结果。为了解决K-Means算法中初始化敏感的问题,研究者提出了K-Means++算法。K-Means++算法在初始化聚类中心时进行了改进,以选...
k-means算法处理聚类标签不足的异常 k-means算法在人群聚类场景中,是一个非常实用的工具。(该算法的原理可以参考K-Means算法的Python实现) 常见调用方式 该算法常规的调用方式如下: #从sklearn引包fromsklearnimportcluster# 初始化并设定聚类数k_means = cluster.KMeans(n_clusters=9)# 指定聚类特征df_pct = ...
首先该算法针对K-means算法的以下主要缺点进行了改进: 1)必须首先给出k(要生成的簇的数目),k值很难选择。事先并不知道给定的数据应该被分成什么类别才是最优的。 2)初始聚类中心的选择是K-means的一个问题。 李芳设计的算法思路是这样的:可以通过在一开始给定一个适合的数值给k,通过一次K-means算法得到一次聚类...
1K-Means算法引入 基于相似性度量，将相近的样本归为同一个子集，使得相同子集中各元素间差异性最小，...
K-means算法存在一些明显的局限性。首先，算法依赖于预设的聚类数目K，而K的选择往往困难，因为并不总是清楚数据集的最佳分类数量。文献中提到通过方差分析和混合F统计量，以及模糊划分熵等方法来估算最佳K值，如RPCL算法和竞争学习规则。然而，K的确定仍依赖于经验或特定的统计分析，而非自动适应数据。其...
1 . K-Means 算法中中心点选择是随机的 :随机地选择聚类分组的中心点 ; ① 选择实点 :可以选择实点 ( 当前现有的样本值 ) 作为聚类中心点 ; ② 生成虚点 :也可以选择生成虚点 ( 任意位置模拟出一个样本点 ) 作为中心点 ; 2 . 必须事先设置聚类分组个数K KK值 :开始的时候并不知道将数据集分成几组...