k-means优化 & k-means距离的选择 &k-medoids对比

一、k-means：在大数据的条件下，会耗费大量的时间和内存。 优化k-means的建议： 1、减少聚类的数目K。因为，每个样本都要跟类中心计算距离。 2、减少样本的特征维度。比如说，通过PCA等进行降维。 3、考察其他的聚类算法，通过选取toy数据，去测试不同聚类算法的性能。 4、hadoop集群，K-means算法是很容易进行并行计算的。 二、K-means距离的定义： 目前各种机器学习开源库

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