K-Means優缺點

k-means的優勢有：原理 1.原理簡單，實現方便，收斂速度快；方法 2.聚類效果較優；數據 3.模型的可解釋性較強；異常 4.調參只須要簇數k；模型 k-means的缺點有： 1.k的選取很差把握； 2.對於不是凸的數據集比較難以收斂； 3.若是數據的類型不平衡，好比數據量嚴重失衡或者類別的方差不一樣，則聚類效果不佳； 4.採用的是迭代的方法，只能獲得局部最優解； 5.對於噪音和異常點比較敏感

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