K-means算法的Java實(shí)現(xiàn)具有O(tkn)的時(shí)間復(fù)雜度，其中t是迭代次數(shù)，k是聚類數(shù)，n是數(shù)據(jù)量。這一時(shí)間復(fù)雜度主要是由算法的兩個(gè)主要步驟所決定的：計(jì)算距離和更新質(zhì)心。在每次迭代中，這兩個(gè)步驟都需要遍歷所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)，因此時(shí)間復(fù)雜度與數(shù)據(jù)量成正比。
此外，K-means算法還需要額外的O(k)的空間復(fù)雜度來存儲(chǔ)聚類中心。這是因?yàn)樗惴ㄐ枰S護(hù)k個(gè)聚類中心，并在每次迭代中更新它們的位置。
總的來說，K-means算法的Java實(shí)現(xiàn)是一種相對(duì)高效且易于實(shí)現(xiàn)的聚類算法，適用于處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。然而，需要注意的是，K-means算法的結(jié)果可能會(huì)受到初始質(zhì)心選擇的影響，因此可能需要多次運(yùn)行以獲得較好的聚類效果。
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