差异意味着
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的主要区别是,在模糊-C均值聚类,每个点 具有与特定集群相关的权重,所以点 不坐“在集群”多达具有弱或强的关联 到集群,这是由于 中心群集的逆距离来确定。
模糊-C手段将趋于运行比K意味着更慢,因为它实际上是做更多的工作的 。每个点都用每个集群评估, 并且每个评估都涉及更多操作。 K-Means仅需要 需要做一个距离计算,而模糊C均值需要做一个完整的反距离加权。