伪代码模板 K-means的算法优点?
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时间:2021-03-16 18:26:38
作者:admin
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聚类算法为什么会受到样本输入顺序的影响?
由于聚类算法会在一开始就随机设置聚类中心,然后迭代直到分类成功,因此样本的输入顺序会影响聚类算法初始聚类中心的选择,进而影响整个聚类算法模型。
该算法的原理如下:
选择k个类别
随机初始化k个聚类中心
计算每个数据点到中心点的距离,哪个数据集的中心接近哪个数据集的中心
计算每个聚类中心作为一个新的聚类中心
重复上述步骤,直到每个聚类中心集群中心在每次迭代后几乎没有变化
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