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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