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 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 1. 算法 1.1. 算法步骤 1.2. 复杂度 2. 优缺点 优点: 容易理解,聚类效果不错,虽然是局部最优, 但往往局部最优就够了; 处理大数据集的时候,该算法可以保证较好的伸缩性; 当簇近似高斯分布的时候,效果非常不错; 算法...
2.1 算法的计算复杂度分析 首先,在样本分配阶段,需要计算kn次误差平方和,计算复杂度为O(knd).其次,在更新聚类中心阶段,计算复杂度为O(nd)。如果迭代次数为t,则算法的计算复杂度为O(kndt).因此K-means针对样本个数n具有线性的计算复杂度,是一种非常有效的大数据聚类算法。其中: 2.2 聚类中心初始化的改进 K-me...
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(...
inertial可以被认为是类内聚合度的一种度量方式。E越小,则簇内样本相似度越高。(这里是用的欧氏距离,当然也可以选余弦相似度,切比雪夫距离,曼哈顿距离等) 上面的分析可以看出,k-means是随机的分配k个初始聚类中心。而聚类的结果高度依赖质心的初始化。
其中ui描述了每个簇的中心(即均值向量)。inertial可以被认为是类内聚合度的一种度量方式。E越小,则簇内样本相似度越高。 K-means++ 从上面的分析可以看出,k-means是随机的分配k个初始聚类中心。而聚类的结果高度依赖质心的初始化。如果初始聚类中心选的不好,k-means算法最终会收敛到一个局部最优值,而不是全局...
复杂度分析: 时间复杂度:O(tkn),其中t为迭代次数,k为簇数目,n为样本点数 空间复杂度:O(m(n+k)),其中k为簇数目,m为样本点维度,n为样本点数 K-means的优缺点(原始的K-means) 优点: 容易理解,可解释性强,聚类效果也不错,尽管是局部最优 处理大数据的时候,该算法可以保证好的伸缩性 当簇近似高斯分布时...
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。
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...