综上所述,K-means聚类算法具有简单直观、计算效率高、可解释性强和适用于大规模数据集等优点,但也存在K值选择困难、对初始值敏感、对异常值和噪声敏感以及不适合发现非凸形状簇等缺点。在实际应用中,需要根据具体的数据集和需求来选择合适的聚类算法。
简单、高效:K-means算法的原理简单易懂,计算效率高,适用于处理大规模数据集。 在大规模数据集上表现较好:K-means算法采用迭代优化的方式,能够快速收敛并得到较好的聚类结果。 2.2 缺点 需要预先指定聚类数量K:K-means算法需要事先确定聚类的数量,而对于未知的聚类数量场景比较困难。 对初始聚类中心的选择敏感:初始聚...