3.特别地,对于像文本这样的高维稀疏向量,我们可以选取K个两两正交的特征向量作为初始化中心点。
针对其一些缺点,例如需要预先给定k值,离群点敏感,对初始聚类中心敏感,结果不稳定等缺点,人们陆陆续续提出了多种方法进行改进,效果良好。 缺点及其改进 需要事先指定聚类的个数k的值 K-Means聚类算法需要用户事先指定聚类的个数k值.在很多时候,在对数据集进行聚类的时候,用户起初并不清楚数据集应该分为多少类合适,...
分享1391 k3吧 大叔爱车吧 K3最大缺点就是胎噪大,隔音差,门板隔音棉都没有!有什么方法改善一下! k3 分享513 吧友互助吧 lime荔枝adb16 求助k-means的中心点是密度最大的点吗吧友互助 分享1赞 传感器吧 位移传感器之家 电位计传感器的另一个问题主要存在缺点是容易出现磨损。其优点是结构简单、输出信号大、...
其他的缺点是群集的手段,给予 0 和 1 之间的实际值并不表明群集的特点。 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 ralambondrainy(1995)提出了一个方法,使用k-意味着算法,群集绝对数据。 ralambondrainy的方法转换成二进制属性多个类别属性(使用0和1来表示一个类缺席或出席)和治疗的二进制属性的数值在k-意味...
缺点:有倒是有,只是题主并没有指明哪一类缺点,所以这里就说一个方向的缺点 ”Kmeans在聚类过程中同等的看待每个特征维度”,当出现下列情况的数据集时就不能很好的处理: 当数据集中存在噪音维度。假定某个数据集有5个特征维度,但是其中一个是噪音维度。但是Kmeans在聚类过程中仍旧将其看成是正常的特征维度进行利用...
KMeans是数据挖掘十大算法之一,在数据挖掘实践中,我们也常常将KMeans运用于各种场景,因为它原理简单、易于实现、适合多种数据挖掘情景。 如上图所示,数据样本用圆点表示,每个簇的中心点用叉叉表示: (a)刚开始时是原始数据,杂乱无章,没有label,看起来都一样,都是绿色的。