k-means缺陷

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了k-means缺陷相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

k均值算法非常简单且使用广泛,但是存在的缺陷有: 
1. K值需要预先给定;

  属于预先知识,很多情况下K值的估计非常困难。 
2. K-Means算法对初始选取的聚类中心点是敏感的;

  不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 
3. K均值算法并不适合所有的数据类型;

  不能处理非球形簇、不同尺寸和不同密度的簇。 
4. 对离群点的数据进行聚类时,K均值也存在问题,这种情况下,离群点检测和删除有很大的帮助。





以上是关于k-means缺陷的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

K-Means ++ 算法

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第三节3:类K-Means算法之模糊K-均值算法(FCM算法)