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。對于大數據集具有較高的效率和可擴展性。時間復雜度近似線性，適合于挖掘大型數據集。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。對于大數據集具有較高的效率和可擴展性。時間復雜度近似線性，適合于挖掘大型數據集。K-means聚類算法的時間復雜度為O（NKT），其中n表示數據集中的對象個數，T表示迭代次數，K表示聚類個數。

K-means的算法缺點？

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的聚類算法。當類別數為k時，對樣本集進行聚類，并根據給定的聚類目標函數（或聚類效果準則）由k來確定聚類結果，算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目標函數值遞減的方向上進行的。最終的聚類結果使目標函數的值達到最小值，達到較好的聚類效果。采用平均誤差準則函數E作為評價聚類結果的準則之一，保證了算法的可靠性和有效性。

k-means和knn算法的區(qū)別？

在分類：KNN（k-最近鄰）訓練階段：記住所有點測試階段：計算新點a和原始數據預測中每個點之間的歐氏距離：找到離點a最近的k點，看哪個分類點k點屬于最多，然后將點a劃分為該類缺點：SVM（支持向量機）在測試階段花費的時間太長，KNN與機器學習的區(qū)別在于logistic回歸更像分類算法。不同的是logistic回歸采用logistic損失，支持向量機采用后驗損失。這兩個損失函數的目的是增加對分類影響較大的數據點的權重，減少與分類關系較小的數據點的權重。支持向量機是稀疏的，因為它通過支持向量機。Logistic回歸通過使用權重來降低異常值的權重。

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，結果不是1就是0，沒有其他情況，具有“非此即彼”的性質。

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，并給出隸屬度的權重。