77问答网
所有问题
k均值聚类算法存在哪些困难和局限
如题所述
举报该问题
推荐答案 推荐于2016-02-14
1、初始化选取各簇中心时,是随机的,影响聚类结果。canopy算法可以改进这点。
2、聚类结果是圆形状,对条状和线状支持不好
3、要事先指定K值
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
当前网址:
http://77.wendadaohang.com/zd/3pq3IWp83vWWGGvYpW.html
相似回答
聚类
分析之
K均值
答:
它可能无法捕捉到数据的复杂结构,对异常点的敏感性也是一大挑战
。 然而,让我们聚焦其优势:K 均值以其简单易用、适用范围广泛和高效性著称,尤其是二分 K 均值的版本,更是提高了算法的性能。尽管存在局限,但只要数据满足基本假设,K 均值仍不失为数据聚类的有力工具。
k均值聚类
法
的
劣势
答:
最后,
k均值聚类法容易受到噪声和离群点的影响
。由于算法基于距离进行聚类,噪声和离群点可能会导致质心的偏移,进而影响聚类结果的准确性。为了解决这个问题,可以尝试在运行k均值聚类法之前对数据进行预处理,以去除或减少噪声和离群点的影响。然而,这种方法可能需要对数据有一定的了解,并可能不适用于所...
k
-
均值算法
有
什么
缺点?
答:
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...
k均值聚类算法的
劣势
答:
k均值聚类算法的一个主要劣势是对初始质心选择和异常值非常敏感
。首先,我们来谈谈初始质心的选择问题。k均值聚类算法在开始时会随机选择k个点作为初始质心,然后根据每个点到这些质心的距离进行聚类。但是,如果初始质心选择不当,可能会导致聚类结果不佳。例如,在一个数据集中有两个密集的区域和一个稀疏...
K-
meansK均值聚类存在的
问题
答:
然而,
K
-
means算法
也
存在
一些
局限
性。首先,它依赖于预先设定的K值,若该值选择不当,可能导致聚类效果不佳。此外,对于数据分布不均匀或存在噪声的情况,K-means可能无法捕捉到所有的模式。最后,算法对初始聚类中心的选择非常敏感,不同的初始中心可能导致不同
的聚类
结果。因此,在使用K-means时,需要对...
kmeans聚类算法
答:
这个过程不断迭代,直到满足某个终止条件为止,比如簇中心不再发生变化,对象不再重新分配等。
K均值聚类算法的
优点在于简单易实现,并且对大规模数据集也有较好的适用性。K均值聚类算法也有一些
局限
性,比如对离群点敏感,对初始聚类中心的选择较为敏感等。在实际应用中,需要结合具体问题的特点来选择合适的...
k均值聚类算法
答:
k均值聚类算法
是:先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,
聚类的
聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。
大家正在搜
k均值聚类算法例题计算
k均值聚类算法步骤
k均值聚类算法优缺点
K均值聚类算法实现
k均值算法
k均值算法例题
k均值聚类的基本思想
k均值算法的原理
kmeans聚类算法matlab
相关问题
人工智能中标准k均值聚类算法存在哪些困难和局限
k均值聚类算法、c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别
k均值聚类算法、c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别是...
k均值聚类算法原理
哪些因素影响k-means算法聚类性能
K-Means聚类算法原理是怎么样的?
K均值聚类算法与模糊C均值聚类算法在原理和处理步骤上有什么区...
Kmeans聚类算法的聚类数目可能小于K吗