机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点_为什么k-均值算法不适用于非凸面形状(非球形)的数据集

作者：一键难忘520 | 2024-08-10 11:53:52

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为什么k-均值算法不适用于非凸面形状(非球形)的数据集

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为 K 个不同的聚类，每个聚类包含与之最相似的数据点。该算法的步骤如下：

K-均值聚类算法的优缺点如下：

优点：

缺点：

总体而言，K-均值聚类算法是一种简单而高效的聚类算法，但它并不适用于所有情况。在实际应用中，需要根据数据集的特点和需求选择合适的聚类算法。

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