常见聚类算法及优缺点

机器学习各算法优缺点-不适用于数据密度差异很大的情况。优点： -能够任意形状的簇。-对于高维数据，需要特别注意参数的选择。-计算复杂性较高，对于大规模数据不适用。-对噪声和异常值相对稳健。谱聚类(Spectral Clustering) -不受初始簇中心的选择影响。-能够自动任意形状的簇。-适用于不规则形状的簇。# 聚类算法-对参数的选择敏感。缺点： ering of在机器学习中，有两种算法是比较常见的，分别是K-Means聚类和排序算法，在这篇文章中我们就简单给大家介绍一下关于这两种算法的优缺点，方便大家能够

典型的聚类算法1. 聚类算法的选择2. K-Means(K均值) (1)原理(2)示意图(3)算法优缺点(4)注意事项(5)示例代码(6)算法拓展--Mini Batch K-Means (7)模型评估3个博客，欢迎来撩 分析算法定义优点缺点Kmeans 简单、高效、快速收敛、当簇接近高斯分布式，聚类效果好必须定义平均值，K事先给