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...
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(...
K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象的数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目 缺点 1、在k-measn算法中K是事先给定的,但是K值的选定是非常难以估计的。那么如何选择合适的K呢?参考链接 2、在 K-means 算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分...
K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,...
1 k-means算法小结 优点: 1.原理简单(靠近中心点),实现容易 2.聚类效果中上(依赖K的选择) 3.空间复杂度o(N),时间复杂度o(IKN) N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 缺点: 1.对离群点、噪声敏感(中心点易偏移) 2.很难发现大小差别很大的簇及进行增量计算 3.
• 聚类是一种无监督的学习方法 • K均值算法需要用户指定创建的簇数k • K均值算法在大数据集上收敛较慢 优点 K-Means聚类算法的优点主要集中在: 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O(nkt)...
k-means 算法是一种基于划分的聚类算法,它以 k 为参数,把 n 个数据对象分成 k 个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。 1. 基本思想 k-means 算法是根据给定的 n 个数据对象的数据集,构建 k 个划分聚类的方法,每个划分聚类即为一个簇。该方法将数据划分为 n 个簇,每个簇至少有一个数据对...
简单易懂：k-means 算法的概念和实现都非常简单，易于理解和应用。计算效率高：由于算法的时间复杂度较低，k-means 适合处理大规模数据集。结果直观：通过可视化，k-means 聚类结果清晰明了，容易解释。4.2 k-means 的劣势 需要预设簇数 k：k-means 需要用户事先指定簇的数量 k，而在实际应用中，合适的 k 值...
k-means聚类算法的时间复杂度随着样本数的增加而增大,若样本量达到上万时,k-means聚类算法非常耗时,因此对该数据集进行无放回随机抽样得到合适的小批量样本数据集,sklearn.cluster包提供了相应的实现方法MiniBatchKMeans。 小批量处理的k-means聚类算法在减少了收敛时间的同时,算法...