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,性能可能会下降...
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...
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...
**该算法简单且高效，但存在两个主要不足：首先，聚类结果可能受到初始中心选择的影响；其次，用户必须预先确定聚类的数量。**在某些情况下，我们可能并不清楚样本将如何聚类，此时K-means可能并非最佳选择，可以考虑使用hierarchical（层次聚类法）或meanshift等其他聚类方法。对于第一个问题，可以通过多次运行K-means并选...
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 算法优缺点 K-Means 算法变种 K-Means 二维数据 聚类分析 数据样本及聚类要求 数据样本及聚类要求 : ① 数据样本 : 数据集样本为 6 个点, A1(2,4) , A2(3,7) , B1(5,8) , B2(9,5) , C1(6,2) , C2(4,9) ; ② 聚类个数 : 分为3 个聚类 ; ③ 距离计算方式 : 使用 曼哈顿...
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; ...
k-means算法优缺点 算法优点：·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...
优缺点分析 优点：（1）K-Means算法原理简单易懂，且易于实现，为众多领域提供了有效的聚类手段。（2）在簇间差异显著的情况下，该算法能够表现出良好的聚类效果。缺点：（1）当面对大规模的样本集时，K-Means算法的收敛速度可能会显著变慢，影响其效率。（2）由于算法对孤立点数据敏感，即便少量的噪声数据也可能...