我想了解一下K-均值算法的复杂度分析，学过的复杂度分析公式有 O(1), O(n), O(n^2)等，但是对于K-均值算法，我不太清楚它的具体复杂度是什么，包括时间复杂度和空间复杂度。我尝试过在网上查找相应的信息，但不太理解那些数学公式。希望有经验的老师能够详细解释一下，这样我就能更好地掌握和理解K-均值算法的实现和应用了。谢谢！
K-均值算法的时间复杂度主要取决于数据集的大小、簇数 k 以及算法停止的条件。常规情况下，K-均值算法的复杂度为 O(n * k * i)，其中 n 表示数据集中的样本数，k 表示簇的个数，i 表示算法迭代的次数。在实际应用中，算法迭代的次数通常很少超过 100 次，因此时间复杂度主要取决于数据集的大小和簇数。
K-均值算法的空间复杂度为 O(n * k)，其中 n 表示数据集中的样本数，k 表示簇的个数。这是因为算法需要保存每个样本点属于哪个簇、每个簇的中心点坐标以及每个簇的样本点，因此需要开辟 O(n * k) 的空间。在大规模数据集上的运用可能会遇到内存不足的问题，因此需要采取一些优化措施，例如分批处理数据。
希望以上解答能帮助您更好地理解和掌握K-均值算法的实现和应用。
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