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关于k-means算法,正确的描述是()

[单选题]
关于k-means算法,正确的描述是()
  • 能找到任意形状的聚类
  • 每次迭代的时间复杂度是0(n2),其中n是样本数量
  • 不能使用核函数(kernel function)
  • 初始值不同,最终结果可能不同
k均值能识别球形,类球形数据集,高斯分布数据集,对不规则图形识别较差
发表于 2020-08-14 00:08:06 回复(0)

时间复杂度:O(I*n*k*m)

空间复杂度:O(n*m)

其中n为数据量,m为每个元素字段个数,I为迭代个数。一般I,k,m均可认为是常量,所以时间和空间复杂度可以简化为:O(n),即线性的。

发表于 2020-02-25 17:05:41 回复(1)