kmeans算法的应用举例 K-means的算法优点？
K-means的算法优点？K-means聚类算法的优点如下：1。算法简单快速。对于大数据集具有较高的效率和可扩展性。时间复杂度近似线性，适合于挖掘大型数据集。K-means聚类算法的时间复杂度为O（N
K-means的算法优点？
K-means聚类算法的优点如下：1。算法简单快速。对于大数据集具有较高的效率和可扩展性。时间复杂度近似线性，适合于挖掘大型数据集。K-means聚类算法的时间复杂度为O（NKT），其中n表示数据集中的对象个数，T表示迭代次数，K表示聚类个数。
如何运用k-means聚类进行图像识别、色彩压缩？
图像识别和颜色压缩是两个不同的任务。就图像识别而言，“识别”本身应该是一项分类任务。它需要建立相应的图像和标签的训练集，然后利用机器学习算法（或流行的深度学习方法）建立模型并对图像进行识别。聚类方法只能对未标记的数据进行初步聚类。我想知道你能否更具体地描述一下这个问题。