以下选项中,不是K-means算法缺点的是( )A.对异常值敏感;B.需要提前确定k值;C.结果不稳定;D.算法简单
缺点解释:k-means算法对噪声和异常点非常敏感,这些点可能会破坏聚类的质量,导致聚类结果不准确。 改进方法:可以在聚类前进行离群点检测,将检测到的离群点去除后再进行聚类,从而减少噪声和异常点对聚类效果的影响。例如,可以使用LOF(Local Outlier Factor)算法进行离群点检测。 4. 只能收敛到局部最优 缺点解释:由于...
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...
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...
算法缺点：·在K-means 算法中 K 是事先给定的，K 值的选定难以估计；·在 K-means 算法中，首先...
(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,节省内存空间;具有对象数目呈线性关系,可伸缩性和较好的聚类质量...
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)...
K-means算法的缺点：1. 初始中心点的选择敏感：K-means算法依赖于初始中心点的选择，如果初始中心点选择不当，可能导致算法陷入局部最优解而非全局最优解。这意味着在不同的初始条件下，算法可能产生不同的聚类结果。初始中心点选择的重要性：初始中心点的选择直接关系到聚类的方向和效果。如果初始点远离...
与 K-Means 算法相比，K-Means++ 算法的聚类效果更好，收敛速度更快。Mini-Batch K-Means 算法：Mini...
首先该算法针对K-means算法的以下主要缺点进行了改进: 1)必须首先给出k(要生成的簇的数目),k值很难选择。事先并不知道给定的数据应该被分成什么类别才是最优的。 2)初始聚类中心的选择是K-means的一个问题。 李芳设计的算法思路是这样的:可以通过在一开始给定一个适合的数值给k,通过一次K-means算法得到一次聚类...