更改

添加27字节 、 2020年5月27日 (三) 20:59
第39行: 第39行:  
==劣势==
 
==劣势==
   −
AP的劣势是充分识别了数据内部的结构后,对于许多真实数据,都会聚出比较多的类,因此在聚类数量在1-5时,速度没有K-means快,效果也不一定好。 具体来说,AP算法复杂度为O(N*N*logN),而K-Means是O(N*K)。因此当N比较大时(N>3000),AP聚类算法往往需要算很久。
+
AP的劣势是充分识别了数据内部的结构后,对于许多真实数据,都会聚出比较多的类,因此在聚类数量在1-5时,速度没有K-means快,效果也不一定好。 具体来说,AP算法复杂度为<math>\O(N*N*logN)</math>,而K-Means是<math>O(N*K)</math>。因此当N比较大时(N>3000),AP聚类算法往往需要算很久。
    
==应用==
 
==应用==
863

个编辑