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- K-means算法的优点是：首先，算法能根据较少的已知聚类样本的类别对树进行剪枝确定部分样本的分类；其次，为克服少量样本聚类的不准确性，该算法本身具有优化迭代功能，在已经求得的聚类上再次进行迭代修正剪枝确定部分样本的聚类，优化了初始监督学习样本分类不合理的地方；第三，由于只是针对部分小样本可以...详情 >1）KNN是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练 2）KNN理论简单，容易实现 缺点： 1）对于样本容量大的数据集计算量比较大。 2）样本不平衡时，预测偏差比较大。如：某一类的样本比较少，而其它类样本比较多。3）KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。 283:PageRank是google的页面...详情 >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可能会比较大） 4. 局部最优解而不是全局优 （这个和初始点选谁有关） 5. 结果不稳...详情 >查看更多精选
K-Means优缺点_kmeans算法的优缺点-CSDN博客
2条评论 27个收藏 发表时间：2023年11月17日
k-means的优点有:1.原理简单,实现方便,收敛速度快;2.聚类效果较优;3.模型的可解释性较强;4.调参只需要簇数k;k-means的缺点有:1.k的选取不好把...blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/d...
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kmeans聚类算法优缺点_360问答
1个回答 - 提问时间：2022年10月12日
最佳答案： 优缺点如下:1、优点k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法,算法简单、快速。对处理大数据集,该算法是相对可伸缩的和高效率的,因为它的复杂度大... 详情>>wenda.so.com/q/1677234729211962?src...
k-Means的优缺点_k-means优缺点-CSDN博客
9个收藏 发表时间：2023年8月28日
k-Means的优缺点1.1 k-Means的优点1.2加速k-Means1.3 k-Means的缺点1.4 k-Means的性质1.5和GMM的比较1.1 k-Means的优点计算复杂度低,为O(Nkq)...blog.csdn.net/weixin_45406155/ar...
K-means算法的优缺点- 狂徒归来- 博客园
发表时间：2018年10月26日
算法时间复杂度比较高 O(nkt).K means算法的优缺点优点:原理简单,实现容易缺点: 1.收敛较慢 2.算法时间复杂度比较高 $...www.cnblogs.com/crackpotisbac...
[聚类算法]K-means优缺点及其改进_keams的优点-CSDN博客
4条评论 105个收藏 发表时间：2024年1月9日
该算法十分容易理解,也很容易实现.其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点...blog.csdn.net/u010536377/article/...
【原创】Kmeans算法优缺点分析- Roly-Poly - 博客园
发表时间：2015年7月23日 -
3. 算法复杂度不易控制 O(NKm),迭代次数可能较多 (m可能会比较大).3.算法复杂度不易控制 O(NKm),迭代次数可能较多 (m可能会比较大)4.局部最优...www.cnblogs.com/xiaoboCSer/p/4670141....
k-means算法详解_k-means算法csdn-CSDN博客
2条评论 63个收藏 发表时间：2023年7月7日
文章浏览阅读3.1w次,点赞9次,收藏67次。k-means算法详解主要内容 k-means算法简介k-means算法详解k-means算法优缺点分析k-means算法改进算法k...blog.csdn.net/zhihua_oba/article/...
kmeans算法的优缺点
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