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。如果初始点远离希望你能满意。
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 算法还有呢？
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。如果初始点远离希望你能满意。
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 算法还有呢？
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，这个到此结束了？。
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，使用了一种是什么。
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有帮助请点赞。
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还有呢？
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，花费时间较长到此结束了？。
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我继续说。 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我继续说。