算法以下是一些应用场景 客户细分在市场营销中可对客户进行细分将相似的客户分为同一类以便进行更有效的营销策略制定。 图像分割在计算机视觉中可用于图像分割将图像中的像素分为几个不同的区域。 异常检测可用于异常检测通过将数据点聚类找出那些与大多数数据点不同的异常数据点。
文档聚类在自然语言
处理中可用于文档聚类将相似的文档分为同一类以便进 委内瑞拉电话号码列表 行更有效的信息检索。 社交网络分析在社交网络分析中可用于发现社区结构将相似的用户分为同一类。 三优缺点 算法的优点 简单易实现原理简单实现起来相对容易。 计算效率高时间复杂度近似为线性对于大规模数据集可以较快地得到结果。
可解释性强结果 即
聚类中心具有很好的可解释性。 算法的缺点 需要预 乌拉圭电话号码列表 设聚类数目需要预先设定值（即聚类的数目但这个值通常难以准确估计。 对初始值敏感算法结果可能会受到初始聚类中心选择的影响不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。 可能收敛到局部最优可能会收敛到局部最优解而非全局最优解。 对噪声和离群点敏感对噪声和离群点敏感这些点可能会影响聚类中心的计算。
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