K-means算法方法的不足:( )。A.聚类类别数需要事先给定B.初始聚类中心的确定对结果有影响C.需要迭代调整聚类中心D.当数据量较大时,需考虑算法效率
以下选项中,不是K-means算法缺点的是( )A.对异常值敏感;B.需要提前确定k值;C.结果不稳定;D.算法简单
对于非凸形状的类簇,k-means算法的识别效果较差,可能无法准确反映数据的真实分布。 对异常值敏感: k-means算法对噪声、边缘点、孤立点等异常值非常敏感。这些异常值可能导致聚类中心发生偏移,从而影响聚类结果的准确性。 数据类型限制: 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...
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的算法过程如下: 优点 K-means优点: ①是解决聚类问题的一种经典算法,简单、快速。 ②对处理大数据集,该算法保持可伸缩性和高效率。 ③当簇近似为高斯分布时,它的效果比较好。 缺点 K-means缺点: ①在簇的平均值可被定义的情况下才能使用,可能不适用于某些应用。
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算法优缺点 算法优点：·原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。·聚类效果较优。·算法的...
1.1 k-means算法的缺点 k-means算法虽然简单快速,但是存在下面的缺点: 聚类中心的个数K需要事先给定,但在实际中K值的选定是非常困难的,很多时候我们并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。 k-means算法需要随机地确定初始聚类中心,不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。
K-Means算法的缺点：1. 需要预先指定K值，而K值的选择通常依赖于领域知识或试错。2. 对初始聚类中心的...
(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...