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(jiǎn)單快速。對(duì)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(jiǎn)單快速。對(duì)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(duì)象個(gè)數(shù)，T表示迭代次數(shù)，K表示聚類個(gè)數(shù)。

k-means算法和knn算法的區(qū)別？

K-means聚類算法是HCM（普通的硬c-means聚類算法），這是一種硬劃分方法，結(jié)果不是1就是0，沒有其他情況，具有“非此即彼”的性質(zhì)。

隸屬度矩陣為u。FCM是HCM算法對(duì)模糊情況的推廣，用于模糊分類，并給出隸屬度的權(quán)重。