K-means的算法優(yōu)點？K-means聚類算法的優(yōu)點如下：1。算法簡單快速。對于大數(shù)據(jù)集具有較高的效率和可擴展性。時間復雜度近似線性，適合于挖掘大型數(shù)據(jù)集。K-means聚類算法的時間復雜度為O（N

K-means的算法優(yōu)點？

K-means聚類算法的優(yōu)點如下：1。算法簡單快速。對于大數(shù)據(jù)集具有較高的效率和可擴展性。時間復雜度近似線性，適合于挖掘大型數(shù)據(jù)集。K-means聚類算法的時間復雜度為O（NKT），其中n表示數(shù)據(jù)集中的對象個數(shù)，T表示迭代次數(shù)，K表示聚類個數(shù)。

如何判斷k-means算法結(jié)果的好壞？

K-means算法是聚類分析中最基本、應用最廣泛的劃分算法。它是一種已知聚類類別數(shù)的聚類算法。當類別數(shù)為k時，對樣本集進行聚類，并根據(jù)給定的聚類目標函數(shù)（或聚類效果準則）由k來確定聚類結(jié)果，算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目標函數(shù)值遞減的方向上進行的。最終的聚類結(jié)果使目標函數(shù)的值達到最小值，達到較好的聚類效果。采用平均誤差準則函數(shù)E作為評價聚類結(jié)果的準則之一，保證了算法的可靠性和有效性。

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算法對模糊情況的推廣，用于模糊分類，并給出隸屬度的權(quán)重。