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
K-means算法的优缺点的更多相关文章
- KNN 与 K - Means 算法比较
KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过 ...
- K-means算法
K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢? ...
- K最近邻算法
K最近邻(K-Nearest-Neighbour,KNN)算法是机器学习里简单易掌握的一个算法.通过你的邻居判断你的类型,“近朱者赤,近墨者黑”表达了K近邻的算法思想. 一.算法描述: 1.1 KNN ...
- 机器学习——KNN算法(k近邻算法)
一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分 ...
- 机器学习(Machine Learning)算法总结-K临近算法
一.算法详解 1.什么是K临近算法 Cover 和 Hart在1968年提出了最初的临近算法 属于分类(classification)算法 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeig ...
- KMeans (K均值)算法讲解及实现
算法原理 KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标 ...
- 聚类分析K均值算法讲解
聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络 ...
- R语言学习笔记—K近邻算法
K近邻算法(KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法适 ...
- 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法
转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说: ...
- 【机器学习】k近邻算法(kNN)
一.写在前面 本系列是对之前机器学习笔记的一个总结,这里只针对最基础的经典机器学习算法,对其本身的要点进行笔记总结,具体到算法的详细过程可以参见其他参考资料和书籍,这里顺便推荐一下Machine Le ...
随机推荐
- Python3基础02(列表和字符串处理)
str = 'Runoob'# 输出字符串print(str) # 输出第一个到倒数第二个的所有字符print(str[0:-1]) # 输出字符串第一个字符print(str[0]) # 输出从第三 ...
- 你会如何给全局对象添加toString()方法
首先,在讨论如何给所有方法window对象添加toString方法的时候,我们先来说说window的对象继承与对象实例,以及构造函数的this指针,还有变量的提升与方法的调用方式,最终一探window ...
- [VC]关于ocx打包为cab的使用
把打包的工具makecert.exe等放在c:/windows/system32/里才能在dos下面使用 注:如果本机使用可以codebase="http://localhost/testa ...
- Oracle中ROWID详解
oracle数据库的表中的每一行数据都有一个唯一的标识符,或者称为rowid,在oracle内部通常就是使用它来访问数据的.rowid需要 10个字节的存储空间,并用18个字符来显示.该值表明了该行在 ...
- 【转】OS X 中快速调出终端
作者:Frank Pu链接:https://www.zhihu.com/question/20692634/answer/37152883来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 来至 M ...
- SCOPE_IDENTITY和@@IDENTITY[转]
本文转自:http://www.cnblogs.com/daydayupanan/archive/2008/09/04/1283648.html SCOPE_IDENTITY和@@IDENTITY的作 ...
- Java Object类 instanceof关键字 练习:判断是否为同一人 集合按照人的年龄排序,如果年龄相同按名字的字母顺序升序 Comparator比较器
package com.swift; public class Same_Person_Test { public static void main(String[] args) { /* * Obj ...
- Sum All Numbers in a Range-freecodecamp算法题目
Sum All Numbers in a Range 要求 给你一个包含两个数字的数组.返回这两个数字和它们之间所有数字的和. 最小的数字并非总在最前面. 思路 定义结果变量num 在for循环中,i ...
- redis学习笔记(1)
最近在学习redis,做了比较详细的学习笔记,分享给大家,欢迎一起讨论和学习 第一部分,简单介绍redis 和 redis的基本操作 NoSQL的特点 : 数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关 ...
- js cookie 操作
<html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Javascript cookie</ ...