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機器學習常用算法的優(yōu)缺點之聚類算法和排序算法
2019-04-01
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在機器學習中，有兩種算法是比較常見的，分別是K-Means聚類和排序算法，在這篇文章中我們就簡單給大家介紹一下關(guān)于這兩種算法的優(yōu)缺點，方便大家能夠更好了解這兩種算法。

首先給大家介紹一下K-Means聚類算法，其實這是一種簡單的聚類算法，具體就是把n的對象根據(jù)他們的屬性分為k個分割，k< n。 算法的核心就是要優(yōu)化失真函數(shù)J,使其收斂到局部最小值但不是全局最小值。

那么這種算法的優(yōu)點是什么呢？第一就是算法簡單，容易實現(xiàn)。第二就是算法速度很快，第三就是對處理大數(shù)據(jù)集，該算法是相對可伸縮的和高效率的，因為它的復雜度大約是O(nkt)，其中n是所有對象的數(shù)目，k是簇的數(shù)目,t是迭代的次數(shù)。通常k<<n。這個算法通常局部收斂。第四就是算法嘗試找出使平方誤差函數(shù)值最小的k個劃分。當簇是密集的、球狀或團狀的，且簇與簇之間區(qū)別明顯時，聚類效果較好。

那么這種算法的缺點具體體現(xiàn)在六點，第一就是對數(shù)據(jù)類型要求較高，適合數(shù)值型數(shù)據(jù)。第二就是可能收斂到局部最小值，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上收斂較慢。第三就是分組的數(shù)目k是一個輸入?yún)?shù)，不合適的k可能返回較差的結(jié)果。第四就是對初值的簇心值敏感，對于不同的初始值，可能會導致不同的聚類結(jié)果。第五就是不適合于發(fā)現(xiàn)非凸面形狀的簇，或者大小差別很大的簇。第六就是對于”噪聲”和孤立點數(shù)據(jù)敏感，少量的該類數(shù)據(jù)能夠?qū)ζ骄诞a(chǎn)生極大影響。

下面我們就給大家介紹一下排序算法（PageRank），其實PageRank是google的頁面排序算法，是基于從許多優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)頁鏈接過來的網(wǎng)頁，必定還是優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁的回歸關(guān)系，來判定所有網(wǎng)頁的重要性。那么PageRank優(yōu)點就是完全獨立于查詢，只依賴于網(wǎng)頁鏈接結(jié)構(gòu)，可以離線計算。而PageRank缺點就是PageRank算法忽略了網(wǎng)頁搜索的時效性，同時舊網(wǎng)頁排序很高，存在時間長，積累了大量的in-links，擁有最新資訊的新網(wǎng)頁排名卻很低，因為它們幾乎沒有in-links。

在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機器學習的相關(guān)方法，其實這些機器學習的算法都是十分實用的，我們在學習機器學習的時候只有對算法的實際情況了如指掌才能夠更好的理解機器學習。

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