k均值聚类算法的优势

K均值聚类算法的优势包括以下几个方面：首先，算法具有较高的计算伸缩性，复杂度低，收敛速度快，聚类效果好。其次，K均值聚类算法的参数较少，仅依赖于簇数k，因此调参相对简单。第三，K均值聚类算法具有普适性能力，但也容易受到噪音干扰。另外，K均值聚类算法需要考虑局部最优问题和异常数据干扰问题，因此对抗噪音的能力有待提高。最后，K均值聚类算法的结果具有解释性，可以解释模型和聚类结果。总的来说，K均值聚类算法在计算效率、参数控制、聚类效果和结果解释性方面具有一定的优势。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习实战-61:K均值聚类算法(K-Means)](https://blog.csdn.net/shareviews/article/details/82932941)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]