比较K-Means和等级分类.
K-Means和等级分类是用于集群分析的最常用的无监督机器学习算法.集群分析用于根据其特征将对象分类成组或集群,使特定集群中的对象比不同集群中的对象更相似.K-Means分类包括将数据分为预先定义的数量集群,k.该算法根据数据点到每个集群的平均值或中心的距离将每个数据点分配给一个集群.然后再计算集群中心,然后检查集群结构或其他不同的标准.等级分类通常需要使用一个更快的方法来建立一个等级分类组 (称为等级分类).最后,使用等级分类和等级分类,因为它们的结果比两个集群的不同更大或更大的.K-Means和等级分类通常需要使用一个更简单的方法来确定它们的不同.