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K-means聚类算法,又被称为K-均值算法,是一种广泛使用的聚类算法。该算法的主要功能是:将所有输入数据划分成K个子集,并且要求每个子集内各个元素之间的差异尽可能小,而不同子集的元...
#Kmeans算法优缺点#优点特别适于获取底层数据集的结构;算法简单,易于解释;适于预先知道聚类的数量;缺点如果聚类不是球状的,并且大小相似,那么该算法不...
【摘要】为了解决K-means算法在聚类数量增多的情况下,因选择了不合适的中心初值而影响到聚类效果这一问题,提出了一种局部迭代的快速K-means聚类算法(PartialI...
数据挖掘聚类算法Biclustering对写论文的有很大帮助。(国外期刊资料)
有监督的学习,需要人工标注,十分耗时耗力.无监督学习,可以主动根据电影内容进行划分类别,不仅省时,而且降低了人工标注带来的经济消费.因此,本文从电影内容角度出发,提出使用K...
大家接触的第一个聚类方法,十有八九都是K-means聚类啦。该算法十分容易理解,也很容易实现。其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点。那么K-means...