不是。K-means是一种聚类算法，而不是分类算法。K-means算法将数据点集分成若干个相似的组或“簇”，使得每个数据点都属于一个簇，并计算每个簇的中心点作为该簇的代表。这个过程是一种无监督学习，因为它不需要标签或已知分类来工作。虽然K-means在某些应用中可以间接用于分类，例如通过聚类找到数据中...
kmeans不是分类算法，是一种无监督学习的聚类算法，kmeans算法的核心目的是将数据划分为不同的组或“簇”，这些组是基于数据点之间的相似性来形成的，而不是用于将数据点归类为预先定义的类别。kmeans算法通过计算数据点之间的距离并将它们分配到最近的聚类中心来工作，然后重新计算每个聚类的中心，直到达...
算法MERGE(y1,y2,…,yk)是该分治法中的合并子算法,用于将P的子问题P1 ,P2 ,…,Pk的相应的解y1,y2,…,yk合并为P的解。 五、复杂性 分析一个分治法将规模为n的问题分成k个规模为n/m的子问题去解。设分解阀值n0=1,且adhoc解规模为1的问题耗费1个单位时间,再设将原问题分解为k个子问题以及用merge将...