简单、高效:K-means算法的原理简单易懂,计算效率高,适用于处理大规模数据集。 在大规模数据集上表现较好:K-means算法采用迭代优化的方式,能够快速收敛并得到较好的聚类结果。 2.2 缺点 需要预先指定聚类数量K:K-means算法需要事先确定聚类的数量,而对于未知的聚类数量场景比较困难。 对初始聚类中心的选择敏感:初始聚...
【数据分析学习笔记day19】 聚类模型 -- K-Means介绍+聚类模型+K-Means+ K-Means算法 +算法思想+ 算法描述+优缺点,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
传统kmeans算法首先违反第二个假设 假定了词语向量服从多元高斯分布其次 想要模拟第一个假设 我只想到一...
关于 高斯 混合模型(GMM)聚类算法的优缺点,下面说法正确的是( )A.当簇只包含少量数据点,或者数据点近似线性时,混合模型也能很好地处理。B.GMM比K-Means更
聚类(clustering)指根据物类聚原理本身没类别本聚集同组组数据象集合叫做簇并且每簇进行描述程目使属于同簇本间应该彼相似同簇本应该足够相似与类规则同进行聚类前并知道要划几组组知道根据哪些空间区规则定义组其目旨发现空间实体属性间函数关系挖掘知识用属性名变量数程表示聚类技术蓬勃发展涉及范围包括数据...