聚类算法-1/用法聚类用途广泛 。聚类 算法什么种类聚类 算法是:聚类 分析是通过数据建模简化数据的方法，第六章数据聚类-1/-基于系统聚类方法数据聚类-2/是一种无监督的机器学习方法，传统的统计方法聚类-2/包括系统方法聚类方法、分解方法、加法方法、动态方法聚类方法、有序样本聚类和重叠 。
1、kmeans 聚类 算法优缺点【聚类分析的算法研究】优缺点如下:1 。优点K-average 算法是聚类problem算法、算法的经典解决方案简单快捷，对于处理大数据集来说 ， 这个算法是相对可扩展和高效的 ， 因为它的复杂度大约为O(nkt)O(nkt)O(nkt)，其中n是所有对象的个数，k是聚类的个数，t是迭代的次数 。通常是 。
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