K-means 聚类是一种机器学习聚类技术,用于将大型数据集简化为更小更简单的数据集。评估不同的模式并将相似的数据集组合在一起。变量 K 表示数据中的组数。本文评估了 K-means 聚类算法的优缺点,以帮助您权衡使用这种聚类技术的好处。

K-Means聚类的优点:

  1. 简单:很容易实现k-means并从复杂的数据集中识别未知的数据组。结果以简单易行的方式呈现。
  2. 灵活:K-means算法可以轻松适应变化。如果有任何问题,调整簇段将使算法容易发生变化。
  3. 适用于大数据集:K-means适用于大量数据集,计算速度比小数据集快得多。它还可以产生更高的簇。
  4. 高效:采用的算法擅长分割大数据集。它的效率取决于簇的形状。 K-means 在超球形集群中效果很好。
  5. 时间复杂度:K-means 分割与数据对象的数量呈线性关系,因此增加了执行时间。无需花费更多时间对数据中的相似特征进行分类,例如分层算法。
  6. 紧密集群:与分层算法相比,k-means 产生更紧密的集群,尤其是球状集群。
  7. 易于解释:结果易于解释。它以最小化的形式生成集群描述,以便于理解数据。
  8. 计算成本:与使用其他聚类方法相比,k-means 聚类技术在计算成本 O(Knd) 方面快速有效。
  9. 准确性:K-means 分析提高了聚类的准确性,并确保有关特定问题域的信息可用。基于此信息的 k-means 算法的修改提高了聚类的准确性。
  10. 球形簇:这种聚类模式在处理球形簇时效果很好。由于每个集群都是球形的,因此它假设特征的联合分布VSdiFfEr。所有集群特征或字符具有相同的方差,并且彼此独立。

K-Means聚类的缺点:

  1. NoNo-最优集群集:K-means 不允许开发最佳集群集,为了获得有效的结果,你应该先决定集群。
  2. 缺乏一致性:K-means 聚类在算法的不同运行中给出不同的结果。随机选择聚类模式会产生不同的聚类结果,从而导致不一致VSdIFFER
  3. 均匀效应:即使输入数据大小不同,也会产生大小一致的簇。
  4. 取值顺序:构建算法时数据的排序方式会影响数据集的最终结果。
  5. 规模敏感性:通过标准化或标准化更改或重新调整数据集将完全改变最终结果。
  6. 崩溃计算机:在处理大型数据集时,由于大量的计算负载和Ram限制,进行树状图技术会导致计算机崩溃。
  7. 处理数值数据:K-means算法只能在数值数据中进行。
  8. 在假设中运行:K-means 聚类技术假设我们处理球形集群并且每个集群具有相同的观察数量VSdiFfeR。必须满足球形假设。该算法无法处理异常大小的集群。
  9. 指定 K 值:要使 K 均值聚类有效,您必须在算法开始时指定聚类数 (K)。
  10. 预测问题:很难预测 k 值或聚类数。比较生产的簇的质量也很困难。
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