百度试题 结果1 题目K-means(k-均值)算法的时间复杂度大约是多少? A. O(nkt) B. O(k(n-k)2) C. O(n2) D. O(k(n-k)3) 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 题目K-means(k-均值)算法的时间复杂度大约是多少? A.O(nkt)B.O(k(n-k) 2 )C.O(n 2 )D.O(k(n-k) 3 )相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
3. K-Means算法的时间复杂度 众所周知，算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量，常用大O符号表述；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。如果一个算法的效果很好，但需要的时间复杂度和空间复杂度都很大，那将会在算法的效果和所需的计算成本之间进行权衡。K...
在过去的经验中,已经总结出不同距离所对应的质心选择方法和Inertia,在K-Means中,只要使用了正确的质心和距离组合,无论使用什么距离,都可以达到不错的聚类效果。 3. K-Means算法的时间复杂度 众所周知,算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量,常用大O符号表述;而空间复...
3. K-Means算法的时间复杂度 众所周知,算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量,常用大O符号表述;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。如果一个算法的效果很好,但需要的时间复杂度和空间复杂度都很大,那将会在算法的效果和所需的计算成本之间进行权衡。
K-means:通常具有较高的效率,其时间复杂度接近于线性,适合处理大规模数据集。然而,其性能受到初始聚类中心选择和k值的影响。 KNN:计算复杂度较高,特别是对于大型数据集。因为KNN算法需要计算待分类样本与所有已知样本之间的距离,然后选择最近的k个样本。这导致KNN算法在空间复杂度和时间复杂度上都相对较高。
3.时间复杂度近于线性,而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象的数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目 缺点 1、在k-measn算法中K是事先给定的,但是K值的选定是非常难以估计的。那么如何选择合适的K呢?参考链接 ...
K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,...
kmeans聚类算法的时间复杂度是O(i∗m∗n∗k)O(i*m*n*k)O(i∗m∗n∗k), 空间复杂度为O((n+k)∗m)O((n+k)*m)O((n+k)∗m),其中m是样本维数,n是样本个数,k是类别个数,i是最多迭代次数。一般来说,l, k, m可以认为是常量,因此时间和空间复杂度都可以简化为O(n)O(n)O(...
K-Means是最常用且简单的聚类算法,最大特点是好理解,运算速度快,时间复杂度近于线性,适合挖掘大规模数据集。但是只能应用于连续型的数据,并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类; K-Means采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类...