在聚类分析算法中为什么要选用K-MEANS聚类分析
时间: 2023-09-16 11:07:12 浏览: 69
K-Means聚类算法是一种经典的基于距离度量的聚类算法,它具有以下优点:
1. 简单易实现:K-Means算法的思想简单,易于理解和实现,算法复杂度较低,运行速度较快。
2. 适用范围广:K-Means算法适用于大规模数据集,可以对各种类型的数据进行聚类,包括数值型、符号型等。
3. 可解释性强:K-Means算法生成的聚类结果直观,易于理解和解释,同时聚类中心可以作为聚类结果的概括,便于进一步分析。
4. 鲁棒性好:K-Means算法对初始聚类中心的选择不敏感,可以通过多次运行算法得到稳定的聚类结果。
5. 可并行化:K-Means算法可以通过并行计算提高运行效率。
综上所述,K-Means聚类算法具有简单易用、适用范围广、可解释性强、鲁棒性好和可并行化等优点,因此经常被选用作为聚类分析的基础算法。
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