K-means的算法優(yōu)點(diǎn)？K-means聚類算法的優(yōu)點(diǎn)如下：1。算法簡單快速。對于大數(shù)據(jù)集具有較高的效率和可擴(kuò)展性。時(shí)間復(fù)雜度近似線性，適合于挖掘大型數(shù)據(jù)集。K-means聚類算法的時(shí)間復(fù)雜度為O（N

K-means的算法優(yōu)點(diǎn)？

K-means聚類算法的優(yōu)點(diǎn)如下：1。算法簡單快速。對于大數(shù)據(jù)集具有較高的效率和可擴(kuò)展性。時(shí)間復(fù)雜度近似線性，適合于挖掘大型數(shù)據(jù)集。K-means聚類算法的時(shí)間復(fù)雜度為O（NKT），其中n表示數(shù)據(jù)集中的對象個數(shù)，T表示迭代次數(shù)，K表示聚類個數(shù)。

k-means聚類算法為什么會受到樣本輸入順序的影響？

由于聚類算法會在一開始就隨機(jī)設(shè)置聚類中心，然后迭代直到分類成功，因此樣本的輸入順序會影響聚類算法初始聚類中心的選擇，進(jìn)而影響整個聚類算法模型。

該算法的原理如下：

選擇k個類別

隨機(jī)初始化k個聚類中心

計(jì)算每個數(shù)據(jù)點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離，哪個數(shù)據(jù)集的中心接近哪個數(shù)據(jù)集的中心

計(jì)算每個聚類中心作為一個新的聚類中心

重復(fù)上述步驟，直到每個聚類中心聚類中心在每次迭代后幾乎沒有變化

k-均值算法是聚類分析中最基本、應(yīng)用最廣泛的劃分算法。它是一種已知聚類類別數(shù)的聚類算法。當(dāng)類別數(shù)為k時(shí)，對樣本集進(jìn)行聚類，并根據(jù)給定的聚類目標(biāo)函數(shù)（或聚類效果準(zhǔn)則）由k來確定聚類結(jié)果，算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目標(biāo)函數(shù)值遞減的方向上進(jìn)行的。最終的聚類結(jié)果使目標(biāo)函數(shù)的值達(dá)到最小值，達(dá)到較好的聚類效果。采用平均誤差準(zhǔn)則函數(shù)E作為評價(jià)聚類結(jié)果的準(zhǔn)則之一，保證了算法的可靠性和有效性。