K-means优点: ①是解决聚类问题的一种经典算法,简单、快速。 ②对处理大数据集,该算法保持可伸缩性和高效率。 ③当簇近似为高斯分布时,它的效果比较好。 缺点 K-means缺点: ①在簇的平均值可被定义的情况下才能使用,可能不适用于某些应用。 ②必须事先给出要生成的簇的数目k。 ③对初值敏感,对于不同的初始...
1、高效性在处理大数据集时,算法能迅速收敛,为用户提供快速解决方案。2、易于实施,算法流程简单,便于编码实现及理解。3、受限于初始中心选择,算法结果可能波动,需多次运行以求最佳聚类。4、固定聚类数要求,用户必须预先设定聚类数量,这可能不适用于所有数据集。本摘要重点展开高效性,K-MEANS算法因其迭代次数少,计算简...
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...
7. K-Means算法的优缺点 （1）K-Means算法的优点 原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快；聚类效果较优，算法的可解释度比较强。（2）K-Means算法的缺点 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...
中心点:由于初始中心点是随机选择的,这样会带来:聚类结果的不稳定、迭代次数过多资源消耗大、陷入局部最优解等问题。 距离:尽管大多数情况下欧氏距离是适用的,但对名义变量(例如西瓜土豆西红柿)来说需要用别的方法来处理。 因此,可以围绕这三个核心要素对K-Means算法做改进优化。
在 k-means 算法中，第一步是随机选择 k 个点作为初始中心点。这个步骤非常重要，因为初始中心点的选择会影响最终聚类结果的好坏。如果初始中心点选择不当，可能会导致算法陷入局部最优解。2.2 分配样本到最近的中心点 一旦初始中心点确定后，我们就可以开始分配样本了。对于每个数据点，我们计算它到所有中心点的...
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 K-means算法也存在一些局限性: 需要预先指定K值:在实际应用中,选定合适的K值可能需要尝试多种方法。 对初始质心敏感:算法的结果可能受到初始质心选择的影响,导致局部最优解。 对噪声和离群点敏感:K-means算法容易受到噪声和离群点的影响,可能导致簇划分不准确。
k-means算法是一个迭代聚类算法,主要包括以下几个步骤: 随机选择k个数据点作为初始聚类中心。 对于剩下未被选择的数据点,将其与k个聚类中心距离找到最接近的那个,并将其加入该聚类。 根据新的数据点的加入更新聚类中心。 重复上述过程,直至聚类中心不再发生变化为止或达到预设的迭代次数。
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)...