Question

针对kmeans算法的缺点可以做哪些方面的改进？

Answer 1

一些可以改进的方面包括：

• 初始化点的选择：可以使用更加有效的方法来选择初始聚类中心，以避免初始聚类中心的选择对结果的影响。

• 相异度度量方法：kmeans算法使用欧几里得距离作为相异度度量方法，但可以使用更加适合某些应用场景的其他相异度度量方法，如余弦相似度、皮尔逊相关系数等。

• 处理异常值：kmeans算法可能对异常值敏感，可以使用一些方法来降低对异常值的影响。

• 聚类数量的确定：kmeans算法需要提前确定聚类数量，可以使用一些方法来确定合适的聚类数量，如肘部法则、轮廓系数等。

• 并行化：kmeans算法是一种计算密集型算法，可以使用并行化技术加速计算。