【原创】Kmeans算法 优缺点分析
优点： 原理简单（靠近中心点），实现容易（1、2 天），聚类效果中上（依赖K的选择） 缺点： 1. 无法确定K的个数 （根据什么指标确定K） 2. 对离群点敏感 （容易导致中心点偏移） 3. 算法复杂度不易控制 O(NKm)， 迭代次数可能较多 （m可能会 ...
原文：聚类算法优缺点分析
个人博客,欢迎来撩 fangzengye.com 分析 算法 定义 优点 缺点 Kmeans 简单 高效 快速收敛 当簇接近高斯分布式，聚类效果好 必须定义平均值，K事先给定，K的值影响聚类效果，对异常值影响大 DBSCAN 可以对任意形状进行聚类，对异常值不敏感 对簇密度相差较大，不均匀的话，聚类效果不好，样本大，收敛时间长 凝聚式层次聚类 速度快，对异常值影响不大，使用内存小 对高斯簇聚类效果 ...
2020-12-11 10:04 0 1301 推荐指数：
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