优点:
原理简单,容易理解,容易实现。
聚类结果容易解释。
聚类结果相对较好。
缺点: 分类个数k需要事先指定,且指定的k值不同,聚类结果相差较大。
初始的k个类簇中心对最终结果有影响,选择不同,结果可能会不同。
能识别的类簇仅为球状,非球状的聚类效果很差。
样本点较多时,计算量较大。
对异常值敏感 ,对离散值需要特殊处理。
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