我看到k-means有Lloyd算法、Elkan算法和分层版本的k-means。
对于所有这些算法,我发现Elkan算法可以提供更快的速度。但我想知道的是,所有这些k-means算法的质量如何。每次运行这些算法,由于它们的启发式和概率性质,结果都会不同。现在,我的问题是,当涉及到像k-means这样的聚类算法时,如果我们想在所有这些k-means算法之间获得更好的质量结果(比如更少的失真等),哪种算法能够给出更好的质量?是否可能测量这种事情?
对于所有这些算法,我发现Elkan算法可以提供更快的速度。但我想知道的是,所有这些k-means算法的质量如何。每次运行这些算法,由于它们的启发式和概率性质,结果都会不同。现在,我的问题是,当涉及到像k-means这样的聚类算法时,如果我们想在所有这些k-means算法之间获得更好的质量结果(比如更少的失真等),哪种算法能够给出更好的质量?是否可能测量这种事情?