kmeans算法的应用举例 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。

如何判断k-means算法结果的好坏？

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。

kmeans算法的应用举例 kmeans聚类算法计算题 kmeans是分类算法吗

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。