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  kmeans聚类算法优缺点

  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,因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt),其中n是所有对象的数目,k是簇的数目,t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试...

  2024-08-22 网络 更多内容 402 ℃ 487
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  如何评价算法优劣?

  算法的优劣主要关注:1.时间复杂度时间复杂度实际意思就是看这个算法的执行效率如何,时间占用越短,速度越快,算法的优越性越高。2.空间复杂度空间复杂度也就是占用空间资源的大小,由于资源有限,所以空间占用越小,算法越优。3.安全性安全性就是在各种异常情况下,或者恶劣环境下...

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  模糊算法的优缺点?

  数学建模中模糊聚类分析法优点:聚类分析模型的优点就是直观,结论形式简明。缺点:在样本量较大时,要获得聚类结论有一定困难。 由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标, 而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系,但事物之间...

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  LSB算法有何优缺点

  LSB有如下缺点: 1)#嵌入消息较大时,所花时间较长。 2)#只能处理简单的流格式的文件。 3)#为了满足水印的不可见性,允许嵌入的水印强度较低,对空域的各种操作较为敏感。 4)#基本的LSB算法抗JPEG压缩能力弱。 5)#鲁棒性差。 LSB算法有如下优点: 1)#算法简单,易于实现,计算速度...

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  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...

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  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...

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  bert算法的优缺点

  BERT 模型是将预训练模型和下游任务模型结合在一起的,也就是说在做下游任务时仍然是用BERT模型,而且天然支持文本分类任务,在做文本分类任务时不需要对模型做修改。谷歌提供了下面七种预训练好的模型文件。BERT模型在英文数据集上提供了两种大小的模型,Base和Large。...

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  迪杰斯特拉算法优缺点

  优点是方法简单,缺点是效率低。 根据查询相关信息可知,迪杰斯特拉算法虽然算法简明、能得到最优解,但是效率比较低,运算中占用空间大。 迪杰斯特拉算法一般指迪克斯特拉算法,是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。

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  LSB算法有何优缺点

  LSB(LeastSignificant Bits)算法:将秘密信息嵌入到载体图像像素值的最低有效位,也称最不显著位,改变这一位置对载体图像的品质影响最小。 LSB算法的基本原理: 对空域的LSB做替换,用来替换LSB的序列就是需要加入的水印信息、水印的数字摘要或者由水印生成的伪随机序列。由于...

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  Floyd算法的优缺点分析

  是一种动态规划算法,稠密图效果最佳,边权可正可负。此算法简单有效,由于三重循环结构紧凑,对于稠密图,效率要高于执行|V|次Dijkstra算法,也要高于执行V次SPFA算法。 优点:容易理解,可以算出任意两个节点之间的最短距离,代码编写简单。 缺点:时间复杂度比较高,不适合计算大量数...

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