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算法的优缺点

K-means

1.优点： 
1）算法快速、简单。 
2）对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的。 
3）时间复杂度近于线性，为O(nkt)，适合挖掘大规模数据集。 
2.缺点： 
1）k是事先给定的，这个k值的选定是非常难以估计的。 
2）在该算法中首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始聚类中心进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果又较大影响，一旦初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果。 
3）从K-means算法中可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此数据量非常大时，算法的时间开销也是非常大的。 
3.改进： 
基于熵值法及动态规划的改进k-means算法。 
熵值法用来修订算法的距离计算公式，以提高算法的聚类精确程度, 动态规划算法用来确定算法的初始聚类中心。

KNN

1.优点： 
1）简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练。 
2） 适合对稀有事件进行分类。 
3）特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)， kNN比SVM的表现要好。 
2.缺点： 
1）该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。 该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。 
2）该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。 
3）可理解性差，无法给出像决策树那样的规则。 
4）类别评分不是规则化的。 
3.改进策略： 
针对以上算法的不足，算法的改进方向主要分成了分类效率和分类效果两方面。 
分类效率：事先对样本属性进行约简，删除对分类结果影响较小的属性，快速的得出待分类样本的类别。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。 
分类效果：采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进，Han等人于2002年尝试利用贪心法，针对文件分类实做可调整权重的k最近邻居法WAkNN (weighted adjusted k nearest neighbor)，以促进分类效果；而Li等人于2004年提出由于不同分类的文件本身有数量上有差异，因此也应该依照训练集合中各种分类的文件数量，选取不同数目的最近邻居，来参与分类。

Apriori

是经典的关联规则数据挖掘算法。 
1.优点： 
1）简单、易理解。 
2）数据要求低。 
2.缺点： 
1）在每一步产生候选项目集时循环产生的组合过多，没有排除不应该参与组合的元素。 
2）每次计算项集的支持度时，都对数据库中的全部记录进行了一遍扫描比较，如果是一个大型的数据库时，这种扫描会大大增加计算机的I/O开销。 
3.改进： 
1）利用建立临时数据库的方法来提高Apriori算法的效率。 
2）Fp-tree 算法。以树形的形式来展示、表达数据的形态；可以理解为水在不同河流分支的流动过程。 
3）垂直数据分布。相当于把原始数据进行行转列的操作，并且记录每个元素的个数。