k-means++ algorytm pomaga w dwóch następujących punktach oryginalnej K oznacza algorytm:Czy powinniśmy użyć k-znaczy ++ zamiast k-średnich?
- Oryginalny k oznacza algorytm ma najgorszy przypadek czasu super wielomianu wielkości wejściowej działa, natomiast k-means ++ twierdził być O (log k).
- Znalezione przybliżenie może dać niezadowalający wynik pod względem funkcji celu w porównaniu z optymalnym skupieniem.
Ale czy są jakieś wady k-znaczy ++? Czy powinniśmy od tej pory używać go zamiast k-środków?
tylko szczypta. Jest to log K konkurencyjny z optymalnym, nie z Lloyd's. W rzeczywistości LLoyd's może być arbitralnie zły w.r.t optymalny i nie ma żadnej rozsądnej gwarancji zbliżenia. – Suresh
@Suresh: to nie jest nitpick ale cienki po mojej stronie. Poprawione. –