大数据 聚类

聚类Algorithm聚类需要很多聚类算法在少于200 数据对象的小集合上运行良好；然而，一个大规模的数据库可能包含数百万个对象，在如此大的数据集合样本上传导聚类可能会导致有偏的结果。2.大数据可以提高数据的可用性，大数据需要复杂的可视化数据工具将所有数字和数据点转换成一些。

聚类分析计算方法主要有:hierarchicalmethod、partitioningmethod、densitybasedmethod、gridbasedmethod、modelbasedmethod等。其中，前两种算法使用统计学定义的距离来度量。

的优缺点如下:1。优点K-average算法是求解聚类的经典算法，简单快速，对于处理大型数据 set，该算法具有相对的可扩展性和高效性，因为其复杂度约为O(nkt)O(nkt)O(nkt)，其中n为所有对象的个数，k为聚类个数，t为迭代次数。通常是。