若单从运算速度而言，k-means比层次更快。原因是K-means是找中心，然后计算距离；层次是逐个样本逐层合并，层次的算法复杂度更高。更重要的是，在大数量下，K-means算法和层次聚类算法的分类效果真的只能用见仁见智来形容了。
K means聚类算法以及实现 Parallel K-Means Clustering Based on MapReduce Image Segmentation K-Means and EM Algorithms 一种基于k-means++质心初始化的k-means算法硬件实现方法及系统 相关搜索 优势 iec61850优势 flac3d优势 使用优势 百事可乐优势 招商银行优势 cdma2000优势 优势水产品...
本文基于结构面产状双要素倾向、倾角,主要采用K-means算法进行聚类分析。但由于K-means算法存在需要事先给定聚类中心及分组数的缺陷,因此考虑采用Canopy算法作为正式聚类分组前的预处理手段,缩小了K-means算法的迭代范围,提高了算法精度,同时也弥补了算法中受人为因素影响较大的缺点,为岩体结构面的划分提供了一个新思路...
看到一篇临床层面的文章,作者将样本以kmeans聚类的方法进行分类,没搞懂这样相对于传统的分类有什么好处,故来提问。显示全部 关注者1 被浏览13 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答 下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解 相关问题 利用...