K-means算法的优缺点

K-Means的主要优点：

（1）原理简单，容易实现

（2）可解释度较强

K-Means的主要缺点：

（1）K值很难确定

（2）局部最优

（3）对噪音和异常点敏感

（4）需样本存在均值（限定数据种类）

（5）聚类效果依赖于聚类中心的初始化

（6）对于非凸数据集或类别规模差异太大的数据效果不好