kmeans算法基本步骤 K-means的算法优点？

K-means的算法优点？

K-means聚类算法的优点如下：1。算法简单快速。对于大数据集具有较高的效率和可扩展性。时间复杂度近似线性，适合于挖掘大型数据集。K-means聚类算法的时间复杂度为O（NKT），其中n表示数据集中的对象个数，T表示迭代次数，K表示聚类个数。

K-means的算法缺点？

K-means算法是聚类分析中最基本、应用最广泛的划分算法。它是一种已知聚类类别数的聚类算法。当类别数为k时，对样本集进行聚类，并根据给定的聚类目标函数（或聚类效果准则）由k来确定聚类结果，算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目标函数值递减的方向上进行的。最终的聚类结果使目标函数的值达到最小值，达到较好的聚类效果。采用平均误差准则函数E作为评价聚类结果的准则之一，保证了算法的可靠性和有效性。

k-means和knn算法的区别？

在分类：KNN（k-最近邻）训练阶段：记住所有点测试阶段：计算新点a和原始数据预测中每个点之间的欧氏距离：找到离点a最近的k点，看哪个分类点k点属于最多，然后将点a划分为该类缺点：SVM（支持向量机）在测试阶段花费的时间太长，KNN与机器学习的区别在于logistic回归更像分类算法。不同的是logistic回归采用logistic损失，支持向量机采用后验损失。这两个损失函数的目的是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。支持向量机是稀疏的，因为它通过支持向量机。Logistic回归通过使用权重来降低异常值的权重。

k-means算法和knn算法的区别？

K-means聚类算法是HCM（普通的硬c-means聚类算法），这是一种硬划分方法，结果不是1就是0，没有其他情况，具有“非此即彼”的性质。

隶属度矩阵为u。FCM是HCM算法对模糊情况的推广，用于模糊分类，并给出隶属度的权重。

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