概述 k-均值和 k-中心点相比较的优缺点。

K-均值算法是一种无监督聚类算法，采用迭代方式将数据集划分为K个簇，每个簇的中心代表各自的类别。K-中心点算法也是一种无监督聚类算法，不同的是它将数据点本身作为聚类簇的中心，而不是计算数据点向量的平均值。

相对于K-中心点算法，K-均值算法具有以下优点：

1. 算法简单且易于实现；

2. 聚类效果较好，适用于大规模数据集；

3. 可以比较有效地解决数据量较大的聚类问题。

相对于K-均值算法，K-中心点算法具有以下优点：

1. 能够为每个数据点分配一个簇；

2. 相对于K-均值算法，更加准确；

3. 具有更强的鲁棒性，能够处理数据中的噪声点。

综上所述，两种算法各有优缺点，具体选择哪种算法，需要根据问题的具体情况而定。

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k-均值算法和k-中心点算法介绍

k-均值算法和k-中心点算法都是聚类算法中的常见方法。其中，k-均值算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据集划分为k个簇，每个簇的中心点是该簇中所有样本点的平均值。该算法的步骤如下：
1. 随机选择k个样本点作为初始中心点。
2. 对于每个样本点，计算其与k个中心点的距离，将其划分到距离最近的中心点所对应的簇中。
3. 对于每个簇，重新计算其中心点。
4. 重复步骤2和3，直到簇不再发生变化或达到最大迭代次数。

而k-中心点算法是一种基于密度的聚类算法，它通过确定k个中心点来划分数据集。该算法的步骤如下：
1. 随机选择一个样本点作为第一个中心点。
2. 对于每个样本点，计算其与已有中心点的最小距离，选择距离最大的样本点作为下一个中心点。
3. 重复步骤2，直到选择k个中心点。
4. 对于每个样本点，将其划分到距离最近的中心点所对应的簇中。

这两种算法都有其优缺点，需要根据具体情况选择使用。例如，k-均值算法对初始中心点的选择比较敏感，而k-中心点算法则可以自动选择中心点。但是，k-中心点算法的计算复杂度较高，不适用于大规模数据集。

概述k-均值和 k-中心点算法与层次聚类方法(如 AGNES)相比有何优缺点

K-均值和K-中心点算法相比于层次聚类方法有以下优缺点：
优点：
1. 算法效率高，适合大规模数据集。
2. 算法容易实现，有很多库函数供使用。
3. 能够适应新数据的加入和老数据的离开。

缺点：
1. 对初始值较为敏感，不同的初始值可能会导致不同的结果。
2. 不适合非球形的聚类群体。
3. K值的选取比较重要，如果选取不合适可能会导致聚类效果差。

层次聚类方法相比于K-均值和K-中心点算法有以下优缺点：
优点：
1. 不需要预先确定聚类的个数。
2. 能够处理不同形状和大小的聚类群体。
3. 能够提供聚类结构的层次信息。

缺点：
1. 算法效率较低，不适合处理大规模数据集。
2. 算法难以实现，需要耗费大量的计算资源。
3. 易受噪声和异常点的影响，聚类结果受到较大的干扰。