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...
对于非凸形状的类簇,k-means算法的识别效果较差,可能无法准确反映数据的真实分布。 对异常值敏感: k-means算法对噪声、边缘点、孤立点等异常值非常敏感。这些异常值可能导致聚类中心发生偏移,从而影响聚类结果的准确性。 数据类型限制: k-means算法在处理高维数据对象时效果不佳,因为随着维度的增加,数据的稀疏性和...
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严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类效果不佳。 采用迭代方法,得到的结果只是局部最优。 对噪音和异常点比较敏感。0 0...
缺点: 需要预先指定k的值 很难发现任意形状的簇 对初始质心敏感,可能导致局部最优解 DBSCAN 原理 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,它通过高密度区域形成簇,并将低密度区域视为噪声。DBSCAN主要依赖两个参数:ε(邻域半径)和MinPts(最小点数) ...
尽管k-means聚类算法有许多优点,但也存在一些缺点。首先,k-means对初始聚类中心点的选择较为敏感,不同的初始点可能导致不同的聚类结果。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...
K-Means 聚类可以用欧式距离，欧式距离很简单，二维平面就是两个点的距离公式，在多维空间里，假设两个...
大家接触的第一个聚类方法,十有八九都是K-means聚类啦。该算法十分容易理解,也很容易实现。其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点。那么K-means的缺点是什么呢? 总结为下: (1)对于离群点和孤立点敏感; (2)k值选择; (3)初始聚类中心的选择; ...
K-means算法的缺点: K值选择困难:K-means算法中的K值需要事先确定,而如何选择合适的K值是一个具有挑战性的问题。K值的选择会直接影响到聚类的结果,不同的K值可能会导致完全不同的聚类效果。 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...
K-means聚类适用于大规模标量数据的聚类分析,尤其在数据挖掘和模式识别中有广泛应用。优缺点:灰色聚类分析法利用有限信息,能够处理不确定性和不完全信息,但对初始条件敏感,容易陷入局部最优解。K-means聚类算法简单易实现,计算效率高,但对初始簇中心的选择敏感,容易陷入局部最优解。 送TA礼物 1楼2024-08-14 09:...
缺点: 1.它需要人为指定K值,有时我们并不知道该把数据归为几类合适。 2.Kmeans聚类对聚类中心的初始化是随机的,但初始点位置对聚类效率和效果的影响是不小的。 3.Kmeans聚类采用的是欧氏距离计算,对数据集的要求比较高,并且如果有噪声点、异常点,将很容易造成中心点的偏移,对数据很敏感。