模型优缺点总结

一、聚类算法1、kmeans定义：K-means算法，也被称为K-均值或K-平均算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-means算法是基于相似性的无监督的算法，通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一类别中。思想：事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，知道质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心