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...
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...
K-Means聚类的主要缺点有:()A.聚类效果依赖于聚类中心的初始化B.对于非凸数据集或类别规模差异太大的数据效果不好C.对噪音和异常点敏感D.K值很难确定E.原理复
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...
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...
简述k-means算法,层次聚类算法的优缺点。 正确答案 (1)k-means算法: 优点:算法描述容易,实现简单快速 不足: 簇的个数要预先给定 对初始值的依赖极大 不适合大量数据的处理 对噪声点和离群点很敏感 很难检测到“自然的”簇(2)层次聚类算法: BIRCH算法: 优点:利用聚类特征树概括了聚类的有用信息,节省内存空...
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 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; ...
缺点: 初始值敏感性:K-means算法的聚类结果受初始质心的选择影响较大。不同的初始质心可能导致完全不同的聚类结果,因此需要一定的经验或多次运行算法来获取最佳结果。 对异常值和噪声敏感:由于K-means算法基于欧氏距离度量,对异常值和噪声数据点比较敏感。这些异常值可能会导致簇的形状和大小发生变化,影响聚类结果的准...
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 ...