百度试题 结果1 题目K-means(k-均值)算法的时间复杂度大约是多少? A. O(nkt) B. O(k(n-k)2) C. O(n2) D. O(k(n-k)3) 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
K-means算法的Java实现具有O(tkn)的时间复杂度,其中t是迭代次数,k是聚类数,n是数据量。这一时间复杂度主要是由算法的两个主要步骤所决定的:计算距离和更新质心。在每次迭代中,这两个步骤都需要遍历所有的数据点,因此时间复杂度与数据量成正比。 此外,K-means算法还需要额外的O(k)的空间复杂度来存储聚类中心。
基于欧式距离的 K-means假设了各个数据簇的数据具有一样的的先验概率并呈现球形分布,但这种分布在实际生活中并不常见。面对非凸的数据分布形状时我们可以引入核函数来优化,这时算法又称为核 K-means 算法,是核聚类方法的一种。核聚类方法的主要思想是通过一个非线性映射,将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中...
kmeans聚类算法的时间复杂度是O(i∗m∗n∗k)O(i*m*n*k)O(i∗m∗n∗k), 空间复杂度为O((n+k)∗m)O((n+k)*m)O((n+k)∗m),其中m是样本维数,n是样本个数,k是类别个数,i是最多迭代次数。一般来说,l, k, m可以认为是常量,因此时间和空间复杂度都可以简化为O(n)O(n)O(...
在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法,在算法的最后我们提出了一个问题:Kmeans算法虽然效果不错,但是每一次迭代都需要遍历全量的数据,一旦数据量过大,由于计算复杂度过大迭代的次数过多,会导致收敛速度非常慢。 想想看,如果我们是在面试当中遇到的这个问题,我们事先并不知道正解,我们应该怎么回答呢?
简单来说设K值,1.随机初始K个聚类中心,2.计算所有点对每个中心距离,对比划分到距离自己最近的那个中心,形成K个簇后,3.再重新计算每个簇中心,重复2.3步骤直到中心点不变化 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...
传统的K-Means算法中需要计算所有样本点到所有质心的距离,计算复杂度较高。如果样本量非常大的情况下,比如数据量达到10万,特征在100以上,此时用传统K-Means算法非常耗时。故此针对大样本情况下采用Mini Batch K-Means算法。 Mini Batch K-Means采用无放回随机采样的方法从样本集中选取部分数据,然后用选取的数据进行传...
K-means++算法的计算复杂度为O(knd),没有增加过多的计算负担,同时可以保证算法更有效地近似于最优解。 2.3 类别个数的自适应确定 在经典的K-means算法中,聚类个数k需要预先设定,不具备自适应选择能力,算法的每一步迭代都会单调地降低目标函数 ,在保持类别个数不变的前提下对样本空间进行重新划分得到{Si}i=1k...
但是瑕不掩瑜,它仍有很多优点:对于大数据集,k-means算法相对是可伸缩和高效的,它的计算复杂度O(NKt)接近线性,尽管它通常以局部最优结束迭代,但一般情况下达到的局部最优也可以满足需求。 考虑到k-means算法的优缺点,它的调优一般也可以从下面几个角度出发:...