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
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