若单从运算速度而言，k-means比层次更快。
原因是K-means是找中心，然后计算距离；层次是逐个样本逐层合并，层次的算法复杂度更高。
更重要的是，在大数量下，K-means算法和层次聚类算法的分类效果真的只能用见仁见智来形容了。
聚类k-means++、k-means参数、Mini Batch K-Means
2、 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，一旦初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果，这也成为 K-means算法的一个主要问题。3、从 K-means 算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分...
kmeans聚类算法优缺点
1、优点 k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目，t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试找出使平方误差函数值最小...
k-means聚类算法的优缺点
2、聚类效果较优。3、主要需要调参的参数仅仅是簇数K。4、算法的可解释度比较强。5、算法快速、简单。6、对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的。缺点：1、采用迭代方法，聚类结果往往收敛于局部最优而得不到全局最优解。2、对非凸形状的类簇识别效果差。3、易受噪声和异常点的影响。4、K值的...
大数据分析领域有哪些分析模型
3. 聚类模型 聚类模型如K-means和层次聚类，将数据点分组，使得同一组内的数据点相似度更高。这些模型有助于发现数据中的自然分组或模式。4. 分类模型 分类模型如决策树和SVM，通过学习已标记数据的特征来预测新数据的类别。这些模型在二分类或多分类问题中非常有用。5. 关联规则模型 关联规则模型如A...
大数据量聚类 Kmeans 出问题怎么办
你可以根据自己的专业进行适当的选择归类，比较有难度如果你的变量类型都是连续性的数据 可以直接采用k-mean法 指定聚类的类别进行如果你的变量类型既有分类 又有连续性的，则采用 两阶段法聚类，这种方法会自动推荐出聚类的个数，而且应用非常广泛，结果直观 ...
文本聚类的常用方法是哪些?
首先，划分法，或称基于划分的聚类算法，如经典的K-Means。这种算法从初始的K个聚类中心出发，通过不断迭代，将文本根据与中心的距离分配到最近的类别，直到达到稳定状态。K-Means的优点包括对凸形聚类的高效处理和对输入顺序的相对不敏感，但缺点在于对初始聚类中心的敏感度和对预设k值的依赖。层次法则...
大数据最常用的算法有哪些
聚类算法则是将数据集中的对象按照其相似性进行分组，使得同一组内的对象尽可能相似，而不同组间的对象尽可能不同。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。例如，在电商网站中，聚类算法可以将用户按照其购物行为和兴趣偏好划分为不同的用户群体，从而为用户提供更加精准的推荐服务。回归算法则是...
K-meansk-means 算法缺点
算法的另一个挑战在于初始聚类中心的选择。初始划分对最终结果有很大影响，如果选择不当，可能导致无效聚类。为克服这一问题，文献中采用了遗传算法（GA）来优化初始化过程，以内部聚类准则为评估标准，以期望得到更好的聚类结果。此外，K-means 算法在处理大数据集时效率较低，因为需要频繁地对样本进行分类...
人工智能算法简介
(1)层次聚类(Hierarchical Clustering):适用于训练时间短、大数据量的场景。 (2)K-means算法:适用于精准度高、训练时间短的场景。 (3)模糊聚类FCM算法(Fuzzy C-means,FCM):适用于精确度高、训练时间短的场景。 (4)SOM神经网络(Self-organizing Feature Map,SOM):适用于运行时间较长的场景。 异常检测 异常检测...
聚类算法有哪几种?
优点： 本算法确定的K个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定;2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有...
