Kmeans的算法缺点
k-means的算法缺点?？
K-means算法的缺点🍁_-🐦🐇：1. 初始中心点的选择敏感😵_🐄⛅️：K-means算法依赖于初始中心点的选择🦗-|🏏，如果初始中心点选择不当🐅_🐒🎇，可能导致算法陷入局部最优解而非全局最优解🌳——|🌈😚。这意味着在不同的初始条件下😭🌺_🦝，算法可能产生不同的聚类结果🤒😬-*❄。初始中心点选择的重要性🐒👻_🤠🌻：初始中心点的选择直接关系到聚类的方向和效果🎎🐵|🪁🥋。如果初始点远离是什么🌦_——🐳🐣。
K-means 算法的一个主要缺点是聚类数目K 的确定😇|*。通常😽🎗|_🏵🎈，K 值需要预先设定🧐🐅_——🧸，但确定一个合适的数据集类别数并非易事🦆_🦇🦂。许多研究者尝试通过自动方法😶-——😫，如ISODATA 算法🐥--🦃，通过类的合并和分裂来找到更理想的K 值🦄✨-——🎐。文献中提到的方法🦄🐼_🌒，如使用混合F 统计量和模糊划分熵🎗😱-*，以及结合全协方差矩阵的RPCL 算法等我继续说🪶🌘-🐍。
K-means算法的缺点🍁_-🐦🐇：1. 初始中心点的选择敏感😵_🐄⛅️：K-means算法依赖于初始中心点的选择🦗-|🏏，如果初始中心点选择不当🐅_🐒🎇，可能导致算法陷入局部最优解而非全局最优解🌳——|🌈😚。这意味着在不同的初始条件下😭🌺_🦝，算法可能产生不同的聚类结果🤒😬-*❄。初始中心点选择的重要性🐒👻_🤠🌻：初始中心点的选择直接关系到聚类的方向和效果🎎🐵|🪁🥋。如果初始点远离是什么🌦_——🐳🐣。
K-means 算法的一个主要缺点是聚类数目K 的确定😇|*。通常😽🎗|_🏵🎈，K 值需要预先设定🧐🐅_——🧸，但确定一个合适的数据集类别数并非易事🦆_🦇🦂。许多研究者尝试通过自动方法😶-——😫，如ISODATA 算法🐥--🦃，通过类的合并和分裂来找到更理想的K 值🦄✨-——🎐。文献中提到的方法🦄🐼_🌒，如使用混合F 统计量和模糊划分熵🎗😱-*，以及结合全协方差矩阵的RPCL 算法等我继续说🪶🌘-🐍。
缺点🌪🦁|——🕹：1🌻__🌦、采用迭代方法🍁🥏|🐺，聚类结果往往收敛于局部最优而得不到全局最优解🐲🐏|_🤕。2🐹_——🐀🦊、对非凸形状的类簇识别效果差🌦🪲||🎍。3🎰——🐦😖、易受噪声和异常点的影响🌱🎨——🦠。4🕸——🌕🦃、K值的选取不好把握🦎--🤡🪅。5🪢——🦩、如果各隐含类别的数据不平衡😏_🌺🐣，比如各隐含类别的数据量严重失衡🥅|🐌，或者各隐含类别的方差不同🌖♣__🀄🦋，则聚类效果不佳🐭|🌿🦊。
2🦅😆-🏈*❄、缺点对K值敏感🐞_🐨🦈。也就是说🐐——|🐋，K的选择会较大程度上影响分类效果🦭🦁-*。在聚类之前🌸🐩--🦢🐰，我们需要预先设定K的大小🐕——|⛅️，但是我们很难确定分成几类是最佳的🦌-🦗*，比如上面的数据集中♥_😧，显然分为2类🏵|🎀🌷，即K = 2最好🌪--🎮，但是当数据量很大时🥀-🐇，我们预先无法判断🙊|🥎😰。对离群点和噪声点敏感🙃-😼。如果在上述数据集中添加一个噪音点🦌|🦓*，这个后面会介绍😡🌲——😪😷。
K-means的算法缺点?？
这也是K-means 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K-means 算法中聚类数目K 值的确定在文献中🐈🌜|_😷，是根据方差分析理论🦑|🦌😂，应用混合F统计量来确定最佳分类数😅-🐏，并应用了模糊划分熵来验证最佳分类数的正确性🌳|🦃。在文献中♠🪴——😎🐙，使用了一种等我继续说🀄——🎋。
k-means算法优缺点1🐙🦦-🐈⬛🐍、优点🪲_☘：算法简单易实现🤮😬__🌾。对于大数据集⛅️|-*，这种算法相对可伸缩且是高效的🦢_|🏅，计算复杂度为O(TNk}接近于线性(其中T是迭代次数🙄🎭-——🦀、N是样本总数🐈⬛|🌷🐵、k为聚类簇数)🤯--🎉😆。虽然以局部最优结束🐔🦧||🎣，但一般情况下达到的局部最优已经可以满足聚类的需求🎎--🌒。2🤭|🦅🦉、缺点🎯🐏|-😽：需要人工预先确定初始K值🐆_🎏🖼，该值与实际的类另还有呢？
典型的聚类算法有哪些,并简述K-means算法的原理及不足??？
重复2和3步🙄*——-**，直到质心位置不再改变或达到预定的迭代次数🏉*_🏵。K-means算法的不足包括🐕||✨：对于数据分布较为复杂或存在异常值的情况🎈——😉🪁，K-means算法的聚类效果不太理想😯*-🐞🦌，容易出现偏差🦝🦤|🐊🤧。K-means算法需要预先指定簇的数量k🍂🐪_|🦡，但在实际情况中🦊🦓-🐣🦖，确定簇的数量比较困难🌸_-😙，容易影响聚类结果😕_|🦈。K-means算法的初始质心位置是随机等会说😵_🐂。
优点包括简单易懂🤣😦-🐯🐵、计算效率高🐘|🐌，适用于大数据集🥋🐯|_🦔😆。然而🌳🏆_😺🐭，K-means也存在缺点🦟🤢-_😷，如对初始质心敏感😊_⛳🐖、对异常值敏感🌹|-⚡️🌕、不适合非凸形状的簇😂||🦎。Python和NumPy提供了基础的K-means实现🪀-——🏒，但实际应用时推荐使用scikit-learn等库以优化性能🐰🦝|-🦌🌟。为解决局限性🐬_——🐏🌖，出现了改进策略🦒🀄-*🐞，如K-means++优化初始质心选择🥅——🙁🐸，增量式K-means等会说🎊*-🌹⚾。
简述K-means算法的基本过程及其不足。《数据挖掘》作业题追分100_百 ...
有变化）聚类的均值（中心对象）4🎨🦊——|🌩、循环步骤2和3🕊_🦉🥌，直到每个聚类不再发生变化为止缺点🖼————🌼：1♥——🦡、聚类个数K需要自己决定⭐️🦧|😘，因此在不知道具体有多少类时需要从2开始多次尝试♥_🌵，选择最好的2🦁-|*、当k确定时🦎🌪__🌎🧸，聚类效果和初始中心选择有关🦟🐇——🍂，所以算法很不稳定3😿-——🔮🎾、算法在维数较多时⚡️-🎴，由于需要多次迭代😽🐗————🐡，花费时间较长有帮助请点赞🐖_-*🐸。
大数据十大经典算法之k-meansk均值算法基本思想🕊--😍：K均值算法是基于质心的技术🐺🐰——🦑。它以K为输入参数🐨🐀_♦，把n个对象集合分为k个簇🐺——⚾，使得簇内的相似度等会说🐒🐓-🐿。 大数据十大经典算法之k-meansk均值算法基本思想🦗_🦗：K均值算法是基于质心的技术*🪡|🦢。它以K为输入参数🐜🦄_|🐒*，把n个对象集合分为k个簇🦣🐩——-🐲，使得簇内的相似度展开等会说🐗✨|🌧。