标签：中心 情况 初始 随机种子 不能 随机 size 数据 数据类型
k均值算法非常简单且使用广泛，但是存在的缺陷有：
1. K值需要预先给定；
属于预先知识，很多情况下K值的估计非常困难。
2. K-Means算法对初始选取的聚类中心点是敏感的；
不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同
3. K均值算法并不适合所有的数据类型；
不能处理非球形簇、不同尺寸和不同密度的簇。
4. 对离群点的数据进行聚类时，K均值也存在问题，这种情况下，离群点检测和删除有很大的帮助。
标签：中心 情况 初始 随机种子 不能 随机 size 数据 数据类型
原文地址：https://www.cnblogs.com/go-go/p/9553095.html
