k-means聚类算法的缺点?
时间: 2023-09-30 20:05:49 浏览: 83
k-means聚类算法
1. 需要手动设置簇数:k-means算法需要事先指定簇的数量,但是在实际应用中,很难事先确定最优的簇数,可能需要多次尝试才能得出最佳结果。
2. 对初始值敏感:k-means算法对初始值非常敏感,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果,可能会陷入局部最优解。
3. 只适用于数值型数据:k-means算法只适用于数值型数据,不能处理离散型和类别型数据。
4. 对异常值敏感:k-means算法对异常值非常敏感,一个异常值可能会影响整个聚类结果。
5. 需要提前归一化数据:k-means算法对数据的尺度非常敏感,需要进行标准化或归一化。
6. 难以处理非凸形状的簇:k-means算法假设簇是凸形状的,如果数据呈现非凸形状的簇,则可能得到不理想的结果。
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