当前位置 > 邻近算法的缺点邻近算法的缺点有哪些
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邻近算法的缺点
该算法只计算“最近的”邻居样本,某=一=类的样本数量很大,那么或者这类样本并不接近目标样本,或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样,数量并不能影响运行结果。 该方法的另一个不足之处是计算量较大,因为对每=一=个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它...
2024-08-22 网络 更多内容 296 ℃ 725 -
k近邻算法的优缺点
k近邻算法的优缺点: KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。 该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比...
2024-08-22 网络 更多内容 335 ℃ 692 -
粒子群算法的优缺点
优点:PSO同遗传算法类似,是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优值。同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现,并且没有许多参数需要调整。缺点:在某些问题上性能并不是特别好。网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦。最近已经有...
2024-08-22 网络 更多内容 980 ℃ 694 -
粒子群算法的优缺点
优点:PSO同遗传算法类似,是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优值。同遗传算法比较,PSO的优势在于简单容易实现,并且没有许多参数需要调整。缺点:在某些问题上性能并不是特别好。网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦。最汪局坦近...
2024-08-22 网络 更多内容 343 ℃ 875 -
遗传算法的优缺点?
因而可以体现出遗传算法的并行化和较好的全局搜索性。4、遗传算法基于概率规则,而不是确定性规则。这使得搜索更为灵活,参数对其搜索效果的影响也尽可能的小。5、遗传算法具有可扩展性,易于与其他技术混合使用。以上几点便是遗传算法作为优化算法所具备的优点。缺点:1、遗...
2024-08-22 网络 更多内容 793 ℃ 340 -
Kmeans的算法缺点
① 在 Kmeans 算法中 K 是事先给定的,这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是 Kmeans 算法的一个不足。有的算法是通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目 K,例如 ISODATA 算法。关于 Kmeans 算法...
2024-08-22 网络 更多内容 750 ℃ 328 -
迭代算法的优缺点
不存在绝对的优缺点,迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令或一定步骤进行重复执行,在每次执行这组指令或这些步骤时,都从变量的原值推出它的一个新值。利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方...
2024-08-22 网络 更多内容 658 ℃ 633 -
链路状态路由算法的算法的优缺点
也确保了路由算法的收敛性。 (3)路由状态算法还提供了更好的在规模上的可升级性,链路状态算法允许在一个大型网络中划分选路层次。例如... 然后将这些总结性的拓扑数据库在一个LSP钟发送给邻近组中的特定路由器。通过这种方式,减少网络中路由信息交换的开销,同时也将组内拓扑...
2024-08-22 网络 更多内容 309 ℃ 151 -
遗传算法的优缺点
遗传算法与传统的优化方法(枚举,启发式等)相比较,以生物进化为原型,具有很好的收敛性,在计算精度要求时,计算时间少,鲁棒性高等都是它的优点。 在现在的工作中,遗传算法(1972年提出)已经不能很好的解决大规模计算量问题,它很容易陷入“早熟”。常用混合遗传算法,合作型协同进...
2024-08-22 网络 更多内容 369 ℃ 840 -
迭代算法的优缺点
迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。 利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作: 一、确...
2024-08-22 网络 更多内容 236 ℃ 297
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