K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
时间复杂度:,其中,t 为迭代次数,k 为簇的数目,n 为样本点数,m 为样本点维度。 空间复杂度:,其中,k 为簇的数目,m 为样本点维度,n 为样本点数。 优缺点 2.1 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; 当簇近似高斯分布的时候...
K-means算法的Java实现具有O(tkn)的时间复杂度,其中t是迭代次数,k是聚类数,n是数据量。这一时间复杂度主要是由算法的两个主要步骤所决定的:计算距离和更新质心。在每次迭代中,这两个步骤都需要遍历所有的数据点,因此时间复杂度与数据量成正比。 此外,K-means算法还需要额外的O(k)的空间复杂度来存储聚类中心。
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
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(...
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
在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法,在算法的最后我们提出了一个问题:Kmeans算法虽然效果不错,但是每一次迭代都需要遍历全量的数据,一旦数据量过大,由于计算复杂度过大迭代的次数过多,会导致收敛速度非常慢。 想想看,如果我们是在面试当中遇到的这个问题,我们事先并不知道正解,我们应该怎么回答呢?
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。 2、在 K-means 算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始...
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 ...