Я досліджував k-засоби, і ось що я отримав: k-засоби - це один із найпростіших алгоритмів, який використовує метод непідконтрольного навчання для вирішення відомих проблем кластеризації. Він працює дуже добре з великими наборами даних.
Однак є і недоліки K-засобів, які є:
- Сильна чутливість до залишків і шуму
- Не добре працює з некруглою формою кластера - кількість кластера та початкове значення насіння потрібно заздалегідь вказати
- Низька здатність передавати локальний оптимум.
Чи є щось велике щодо k-засобів, тому що, здається, недоліки виходять за рамки хороших речей щодо k-засобів.
Будь ласка, навчіть мене.
3
Не існує такого поняття, як хороший метод чи хороший алгоритм без контексту проблеми, в якій він використовується. Таким чином, ми використовуємо k-засоби, оскільки є проблеми, для яких k-засоби є оптимальним рішенням (;