k-means算法会改善数据处理的性能吗？

Question

我试图将k-means算法应用于大型数据集，因为k-means的目标是将一组数据点划分为k个簇。 我不确定我是否会通过k-means集群重新划分数据集，是否能够提高数据处理的性能？

Answer 1

答案是肯定的。试试这个，

将原始数据集划分为块;每个块单元，称为单元块（UB），包含至少一个模式。我们可以通过简单的计算找到单位块（CUB）的质心。所有计算的CUB形成表示原始数据集的简化数据集。然后使用简化的数据集来计算原始数据集的最终质心。我们只需要检查候选簇边界上的每个UB，找到UB中每个模式最接近的最终质心。通过这种方式，我们可以大大减少计算最终收敛质心的时间。