K-Means优缺点

k-means的优势有：原理 1.原理简单，实现方便，收敛速度快；方法 2.聚类效果较优；数据 3.模型的可解释性较强；异常 4.调参只须要簇数k；模型 k-means的缺点有： 1.k的选取很差把握； 2.对于不是凸的数据集比较难以收敛； 3.若是数据的类型不平衡，好比数据量严重失衡或者类别的方差不一样，则聚类效果不佳； 4.采用的是迭代的方法，只能获得局部最优解； 5.对于噪音和异常点比较敏感

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