百度试题 题目k-Means的主要缺点有 A.K值的选取不好把握B.对于不是凸的数据集比较难收敛C.速度慢D.结果准确率低相关知识点: 试题来源: 解析 A,B 反馈 收藏
百度试题 题目K-Means最明显的缺点是什么? A.耗时耗内存B.耗时但是节省内存C.不耗时但是耗内存D.不耗时也不耗内存相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
K-Means聚类的主要缺点有:()A.聚类效果依赖于聚类中心的初始化B.对于非凸数据集或类别规模差异太大的数据效果不好C.对噪音和异常点敏感D.K值很难确定E.原理复
缺点解释:k-means算法主要基于欧氏距离来计算样本之间的距离,因此它更适合处理球形或椭球形的类簇。对于非凸形状的类簇,k-means算法的识别效果可能会较差。 改进方法:对于非凸形状的类簇,可以尝试使用基于密度的聚类算法,如DBSCAN算法。这类算法不依赖于样本之间的距离度量,而是基于样本的密度分布来进行聚类,因此更适...
K-means算法的缺点: K值选择困难:K-means算法中的K值需要事先确定,而如何选择合适的K值是一个具有挑战性的问题。K值的选择会直接影响到聚类的结果,不同的K值可能会导致完全不同的聚类效果。 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...
·主要需要调参的参数仅仅是簇数k。算法缺点:·在K-means 算法中 K 是事先给定的,K 值的选定难以...
尽管k-means聚类算法有许多优点,但也存在一些缺点。首先,k-means对初始聚类中心点的选择较为敏感,不同的初始点可能导致不同的聚类结果。其次,k-means对数据集的分布要求较高,对异常值和噪声敏感,容易受到极端值的影响。此外,k-means要求将每个数据点都分配到一个簇中,导致结果可能不够灵活,对于非凸形状的簇识别...
k-means算法的优、缺点 1、优点: ①简单、高效、易于理解 ②聚类效果好 2、缺点: ①算法可能找到局部最优的聚类,而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。 ②算法的结果非常依赖于初始随机选择的聚类中心的位置,可以通过多次执行该算法来减少初始中心敏感的影响。方法1:选择彼此距离尽可能远的k个点作...
(1)k-means算法: 优点:算法描述容易,实现简单快速 不足: 簇的个数要预先给定 对初始值的依赖极大 不适合大量数据的处理 对噪声点和离群点很敏感 很难检测到“自然的”簇(2)层次聚类算法: BIRCH算法: 优点:利用聚类特征树概括了聚类的有用信息,节省内存空间;具有对象数目呈线性关系,可伸缩性和较好的聚类质量...
K-means算法是一种经典的聚类算法,用于将样本数据集划分为K个不相交的聚类。这种算法的主要步骤包括初始化聚类中心、计算样本与聚类中心的距离、更新聚类中心、重复计算直至收敛。其优点包括算法简单高效、可扩展性强,但也存在缺点,如初始聚类中心的选择对结果影响较大。 下面将详细介绍K-means算法的主要步骤及其优缺点...