kmeans优缺点 及改进

Kmeans:

优点：

简单易实现

缺点：

可能收敛于局部最小值（对初始k个聚类中心的选择敏感），在大规模数据集上收敛较慢

适用数据类型：数值型数据

度量聚类效果的指标：

SSE（sum of squared error, 误差平方和），SSE值越小表示数据点越接近于他们的质心，聚类效果也越好

改进方法：簇划分

二分k均值算法：

请参考博客：http://blog.csdn.net/u013593585/article/details/51263980