機器學習資料集可能有數百萬個 ，但不是所有分群演算法都能有效調度資源。分群 演算法會計算所有樣本組合的相似度， 執行階段會隨著樣本數的平方而增加。 \(n\) 會以複雜標記法表示。 \(O(n^2)\) \(O(n^2)\) 演算法不是 我們會用數百萬個範例 分析資料集的執行情況
k-means 演算法具有 \(O(n)\)的複雜程度，代表演算法是與 \(n\)線性擴充。 這套演算法將成為本課程的焦點。
分群法類型
如需不同分群方法的完整清單，請參閱 全方位叢集演算法問卷調查 Xu, D.& Tian, Y. 安資料。科學(2015) 2：165。每種方法 特定資料分佈情形本課程會簡單討論四種 。
基於中心點的分群法
叢集的「質心」是 計算所有引數的算術平均數 物件中心型分群法將資料整理成非階層式 叢集內基於中心點的分群演算法有效率但較敏感 初始條件和離群值其中 k-means 是 廣受使用者歡迎這需要使用者定義群集中心數量、k 數量和 能搭配大致相同大小的叢集使用
以密度為基礎的分群法
以密度為基礎的分群法將高密度的連續區域串連成 叢集內這可讓您探索任意數量的叢集。 未將離群值指派給叢集。這些演算法在 包含各種密度和高維度資料的叢集
以分佈為基礎的叢集
這種分群法假設資料由機率性構成 分佈情形，例如 高斯分佈。於 圖 3：分佈式演算法叢集資料分成三大高斯 發行。隨著與分銷中心的距離增加， 資料點屬於分佈的機率下降。樂團表演 一些機率下降當您不放心地假設 您需要使用不同的演算法。
階層分群法
階層分群法會建立叢集的樹狀結構。階層分群 因此，不適合用於階層式資料，例如分類。詳情請見 比較 61 個序列的 Escherichia 科利基因體 由 Oksana Lukjancenko、Trudy Wassenaar 和例如 Dave Ussery。 如要選擇任意數量的叢集，只要切斷正確的樹狀結構即可。
