kmeans算法基本步驟 K-means的算法優(yōu)點(diǎn)?
K-means的算法優(yōu)點(diǎn)?K-means聚類算法的優(yōu)點(diǎn)如下:1。算法簡(jiǎn)單快速。對(duì)于大數(shù)據(jù)集具有較高的效率和可擴(kuò)展性。時(shí)間復(fù)雜度近似線性,適合于挖掘大型數(shù)據(jù)集。K-means聚類算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(N
K-means的算法優(yōu)點(diǎn)?
K-means聚類算法的優(yōu)點(diǎn)如下:1。算法簡(jiǎn)單快速。對(duì)于大數(shù)據(jù)集具有較高的效率和可擴(kuò)展性。時(shí)間復(fù)雜度近似線性,適合于挖掘大型數(shù)據(jù)集。K-means聚類算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(NKT),其中n表示數(shù)據(jù)集中的對(duì)象個(gè)數(shù),T表示迭代次數(shù),K表示聚類個(gè)數(shù)。
k-means算法和knn算法的區(qū)別?
K-means聚類算法是HCM(普通的硬c-means聚類算法),這是一種硬劃分方法,結(jié)果不是1就是0,沒(méi)有其他情況,具有“非此即彼”的性質(zhì)。
隸屬度矩陣為u。FCM是HCM算法對(duì)模糊情況的推廣,用于模糊分類,并給出隸屬度的權(quán)重。