kmeans和"naive“k-means之间的区别是什么？

k-means和"naive" k-means是两种聚类算法，它们之间的区别主要体现在算法的实现方式和效果上。

1. k-means算法：
   • 概念：k-means是一种常用的聚类算法，通过将数据集划分为k个簇，使得每个数据点与所属簇的质心之间的距离最小化。
   • 分类：k-means属于划分聚类算法。
   • 优势：简单、易于理解和实现，适用于大规模数据集。
   • 应用场景：数据挖掘、图像分割、文本分类等。
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• "naive" k-means算法：
  • 概念："naive" k-means是对传统k-means算法的一种改进，主要针对数据集中存在离群点的情况。
  • 分类：同样属于划分聚类算法。
  • 区别：
    • 对离群点的处理："naive" k-means在计算质心时，会将离群点排除在计算范围之外，以减少其对质心的影响。
    • 迭代次数："naive" k-means通常需要更多的迭代次数来达到收敛，因为离群点的存在可能导致质心的变化较大。
  • 优势：相对于传统k-means算法，对离群点的处理更加准确。
  • 应用场景：当数据集中存在离群点时，可以考虑使用"naive" k-means算法。
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需要注意的是，以上答案仅供参考，具体的算法实现和效果可能因不同的情况而有所差异。