K-均值算法的优缺点有哪些？

我想了解一下K-均值算法的优缺点。我知道K-均值算法是一种聚类算法，它通常用于将数据集划分为K个不同的类。但是，我并不确定它是否适合我手头的数据集。我想了解其有哪些优点和缺点，这样我可以更好地判断是否应该使用K-均值算法来处理我的数据集。如果有经验丰富的人可以解释一下，我会很感激。

提问时间：2023-10-11 14:48:27 编辑时间：2023-10-11 14:48:29 提问者： 小鲁
  • Crimson_Sky
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    K-均值算法的优点包括：1.算法简单易于实现和理解；2.运行效率高，适用于大规模数据集；3.可扩展性强，可以适用于多维数据集；4.结果易于解释和可视化。

    K-均值算法的缺点包括：1.初始聚类中心的选择会对结果产生较大影响；2.容易收敛于局部最小值；3.对于不平衡的数据集，类别数量不同，分类效果较差；4.需要人工确定聚类数量K，且结果不一定最优。

    回答时间：2023-10-11 14:48:32
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