k-means算法的优缺点以及改进
大家接触的第一个聚类方法，十有八九都是K-means聚类啦。该算法十分容易理解，也很容易实现。其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点。那么K-means的缺点是什么呢? 总结为下： (1)对于离群点和孤立点敏感； (2)k值选择; (3)初始聚类中心的选择； (4)只能发现球状簇 ...
原文：K-means算法的优缺点
K means算法的优缺点 优点：原理简单，实现容易 缺点： 收敛较慢 算法时间复杂度比较高 O nkt 不能发现非凸形状的簇 需要事先确定超参数K 对噪声和离群点敏感 结果不一定是全局最优，只能保证局部最优 ...
2018-10-26 12:17 0 5174 推荐指数：
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文章内容转载自：http://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/55051306 ...
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） K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中 ...
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1.原文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用 ...
K-Means算法总结
A、先确定k值，上图中k取2，随机然后选取质心为P1,P2 B、分别计算其它各点到这两个点的距离 C、选取距离近的点到相应的队列，如点离P1近，就把该点归到P1队列，如点离P2近，即把该点归到P2队列 D、根据公式，再取两个队列的虚拟质心，即两个队列中的所有点距离的平均值 E、再次选 ...