聚類Algorithm聚類需要很多聚類算法在少于200 數(shù)據(jù)對象的小集合上運行良好；然而，一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫可能包含數(shù)百萬個對象，在如此大的數(shù)據(jù)集合樣本上傳導聚類可能會導致有偏的結果。2.大數(shù)據(jù)可以提高數(shù)據(jù)的可用性，大數(shù)據(jù)需要復雜的可視化數(shù)據(jù)工具將所有數(shù)字和數(shù)據(jù)點轉換成一些。
聚類分析計算方法主要有:hierarchicalmethod、partitioningmethod、densitybasedmethod、gridbasedmethod、modelbasedmethod等。其中，前兩種算法使用統(tǒng)計學定義的距離來度量。
2、 聚類分析優(yōu)缺點的優(yōu)缺點如下:1。優(yōu)點K-average算法是求解聚類的經典算法，簡單快速，對于處理大型數(shù)據(jù) set，該算法具有相對的可擴展性和高效性，因為其復雜度約為O(nkt)O(nkt)O(nkt)，其中n為所有對象的個數(shù)，k為聚類個數(shù)，t為迭代次數(shù)。通常是。
