pjl870528的博客

原创 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

3. 结果不一定准确：K-均值聚类可能会将一些非常相似的数据点归为不同的簇中，或将非常不相似的数据点归为同一簇中，导致聚类结果不准确。4. 需要人为确定簇的数量：K-均值聚类需要人为指定簇的数量，但在实际应用中通常不知道应该将数据分成多少个簇。2. 对于每个数据点，计算它与每个簇中心的距离，并将数据点分配到距离最近的簇中心所在的簇中。1. 高度依赖初始点：K-均值聚类对初始点非常敏感，不同的初始点可能导致不同的结果。3. 适用于大数据集：K-均值算法适用于大数据集，可以进行大规模的数据聚类。