K-means的算法優(yōu)點(diǎn)？K-means聚類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)個(gè)數(shù)。

k-means和knn算法的區(qū)別？

在分類(lèi)：KNN（k-最近鄰）訓(xùn)練階段：記住所有點(diǎn)測(cè)試階段：計(jì)算新點(diǎn)a和原始數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中每個(gè)點(diǎn)之間的歐氏距離：找到離點(diǎn)a最近的k點(diǎn)，看哪個(gè)分類(lèi)點(diǎn)k點(diǎn)屬于最多，然后將點(diǎn)a劃分為該類(lèi)缺點(diǎn)：SVM（支持向量機(jī)）在測(cè)試階段花費(fèi)的時(shí)間太長(zhǎng)，KNN與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別在于logistic回歸更像分類(lèi)算法。不同的是logistic回歸采用logistic損失，支持向量機(jī)采用后驗(yàn)損失。這兩個(gè)損失函數(shù)的目的是增加對(duì)分類(lèi)影響較大的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重，減少與分類(lèi)關(guān)系較小的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重。支持向量機(jī)是稀疏的，因?yàn)樗ㄟ^(guò)支持向量機(jī)。Logistic回歸通過(guò)使用權(quán)重來(lái)降低異常值的權(quán)重。

K-means的算法缺點(diǎn)？

K-means算法是聚類(lèi)分析中最基本、應(yīng)用最廣泛的劃分算法。它是一種已知聚類(lèi)類(lèi)別數(shù)的聚類(lèi)算法。當(dāng)類(lèi)別數(shù)為k時(shí)，對(duì)樣本集進(jìn)行聚類(lèi)，并根據(jù)給定的聚類(lèi)目標(biāo)函數(shù)（或聚類(lèi)效果準(zhǔn)則）由k來(lái)確定聚類(lèi)結(jié)果，算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目標(biāo)函數(shù)值遞減的方向上進(jìn)行的。最終的聚類(lèi)結(jié)果使目標(biāo)函數(shù)的值達(dá)到最小值，達(dá)到較好的聚類(lèi)效果。采用平均誤差準(zhǔn)則函數(shù)E作為評(píng)價(jià)聚類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)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(lèi)算法是HCM（普通的硬c-means聚類(lèi)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(lèi)，并給出隸屬度的權(quán)重。

在大數(shù)據(jù)量時(shí)，K-means算法和層次聚類(lèi)算法誰(shuí)更有優(yōu)勢(shì)？

事實(shí)上，這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有解決辦法。該算法的分類(lèi)效果和實(shí)際運(yùn)行時(shí)間因數(shù)據(jù)的不同而不同。在計(jì)算速度方面，K-means比hierarchy快。其原因是K-means算法是先找到中心，然后計(jì)算距離；層次是將樣本逐個(gè)合并，層次算法的復(fù)雜度較高。更重要的是，在很多情況下，K-means算法和層次聚類(lèi)算法的分類(lèi)效果只能用不同的觀點(diǎn)來(lái)描述。