2.K-Means聚类算法的缺点包括:需预先设定K值:K值需要在聚类前确定,且结果对此敏感。对异常值敏感:异常值和噪声可能会对聚类结果产生较大影响。可能收敛到局部最小值:算法可能会收敛到局部最小值,而不是全局最小值,这取决于初始中心的选择。假设聚类为凸形状和相似大小:对于非球形或大小差异很大的聚类,性能可能会...
缺点解释:k-means算法对噪声和异常点非常敏感,这些点可能会破坏聚类的质量,导致聚类结果不准确。 改进方法:可以在聚类前进行离群点检测,将检测到的离群点去除后再进行聚类,从而减少噪声和异常点对聚类效果的影响。例如,可以使用LOF(Local Outlier Factor)算法进行离群点检测。 4. 只能收敛到局部最优 缺点解释:由于...
对初始值敏感:K-means算法对初始聚类中心的选择非常敏感,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。这意味着算法的稳定性较差,容易陷入局部最优解。 对异常值和噪声敏感:由于K-means算法是基于距离进行聚类的,因此当数据集中存在异常值或噪声时,可能会导致聚类效果变差。 K-means算法的改进方法: 使用K-means++初始化...
其次,k-means对数据集的分布要求较高,对异常值和噪声敏感,容易受到极端值的影响。此外,k-means要求将每个数据点都分配到一个簇中,导致结果可能不够灵活,对于非凸形状的簇识别效果不佳。 3. 如何解决k-means聚类算法的缺点? 为了克服k-means算法的缺点,可以采取一些策略来优化算法。其中包括使用多次随机初始化选择...
KMeans小结 📝 KMeans是个简单实用的聚类算法,这里对KMeans的优缺点做一个总结: 优点: 原理简单,实现容易,收敛速度快。 聚类效果较优。 算法的可解释度强。 主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 缺点: K值的选取不好把握。 对于不是凸的数据集比较难收敛。 如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量...
算法缺点 敏感性：对初始簇中心的选择敏感，可能导致不同的结果。需要指定K：需要事先知道聚类簇的数量K...
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; ...
K-means算法的缺点是:首先,在 K-means 算法中 K 是事先给定的,这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适;其次,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,然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响,一...
优缺点 K-Means 原理 K-Means是一种基于划分的聚类算法,旨在将数据集划分为k个簇(k为超参数,需要事先指定),使得每个簇内的数据点尽可能接近。算法通过迭代优化以下目标函数来实现聚类:min∑1k∑x∈cidistance(x,μi),其中,ci表示第i个簇,μi表示第i个簇的质心 ...
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)...