百度试题 题目K-Means聚类算法的优点有( )A.算法中聚类个数K是事先给定的,K的选定是非常难以估计的B.算法和结果都简单易懂C.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的D.用K-Means聚类得到的 相关知识点: 试题来源: 解析 B,C 反馈 收藏
k-means算法的优点主要有:A.算法简单、经典B.当聚类的每个簇是密集的,且簇与簇之间区别特别明显时,其聚类效果较好C.处理大数据集时是高效的,并且具有较好的可伸缩性
在聚类任务中,可以通过结合多个K-means聚类结果来得到更稳定的聚类结果。例如,可以采用Bagging或Boosting等集成学习方法来改进K-means算法。 综上所述,K-means算法虽然具有很多优点,但也存在一些局限性。通过采用上述改进方法,我们可以在一定程度上克服这些局限性,提高K-means算法的聚类效果和稳定性。在实际应用中,我们...
2. 计算效率高:K-means算法的计算复杂度相对较低,因此在处理大规模数据集时具有较高的效率。 3. 对异常值和噪声具有较强的鲁棒性:K-means算法在处理异常值和噪声时,能够通过计算每个数据点到质心的距离来减小它们对聚类结果的影响。 4. 可解释性强:K-means算法的聚类结果具有明确的含义,每个簇可以解释为一个...
1. k-means聚类算法的优点是什么? k-means聚类算法是一种简单而高效的聚类方法,对于大数据集有较好的扩展性和效率。它易于实现并且计算量相对较小,因此在处理大规模数据时十分有效。此外,k-means算法的结果易于解释,能够快速收敛,适用于很多不同类型的数据集。
K-means聚类算法是一种无监督的学习方法,通过对样本数据进行分组来发现数据内在的结构。K-means的基本思想是将n个实例分成k个簇,使得同一簇内数据相似度高而不同簇之间数据相似度低。 算法流程 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。
k-means聚类算法的优点有: 1)算法思想简单,收敛速度快; 2)聚类效果较优; 3)主要需要调参的参数仅仅是簇数K; 4)算法的可解释度比较强。 k-means聚类算法的缺点有: 1)采用迭代方法,聚类结果往往收敛于局部最优而得不到全局最优解; 2)对非凸形状的类簇识别效果差; 3)易受噪声、边缘点、孤立点影响; 4)...
1. 对初始聚类中心敏感：K-means算法对初始聚类中心的选择很敏感，不同的初始中心可能会导致不同的聚类...
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; ...