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(fù)雜度近似線性，適合于挖掘大型數(shù)據(jù)集。K-means聚類算法的時間復(fù)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(fù)雜度近似線性，適合于挖掘大型數(shù)據(jù)集。K-means聚類算法的時間復(fù)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)。

k均值聚類公式？

西格瑪=[1，0 0，1

]mu1=[1，-1

]x1=mvnrnd（mu1，西格瑪，200）

mu2=[5.5，-4.5

]x2=mvnrnd（mu2，西格瑪，200）

mu3=[1，4

]x3=mvnrnd（mu3，西格瑪，200）

mu4=[6，4.5

]x4=mvnrnd（mu4，西格瑪，200）

mu5=[9，0.0

]x5=mvnrnd（mu5，西格瑪，200）

%獲取要聚集的1000個數(shù)據(jù)點

X=[x1 x2 X3 X4 X5

]%顯示數(shù)據(jù)點

繪圖（x1（：，1），x1（：，2），“R.”）按住

繪圖（x2（：，1），x2（：，2），“B.”）

繪圖（X3（：，1），X3（：，2），“K.”）

繪圖（X4（：，1），X4（：，2），“g.”）

繪圖（X5（：，1），X5（：，2），“M.”）

保存MYX%保存X并將其加載到其他文件中