2020-06-18
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机器学习: Kmeans的原理，优缺点
1）从N个数据对象中挑选出k个质心。
2）计算N个数据对象距离不同质心的距离，并将N个数据对象划分到与之距离最小的质心，形成新的k个聚类。
3）重新计算步骤2中获取新的k个聚类的质心，计算方法为求取聚类中所有数据对象的均值。
4）重复2-3步骤，直到每个聚类的数据成员不再发生变化。
优点：
1） 计算机时间短，速度快
2） 容易解释
3） 对球状聚类效果还不错
缺点：
1) 对于离群点和孤立点敏感
2) k值选择
3) 初始聚类中心的选择：多次选择
4) 只能发现球状簇
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