K均值聚类法和系统聚类方法的区别

K均值聚类法和系统聚类方法是两种不同的数据挖掘和机器学习中的聚类算法，它们的主要区别在于方法论、假设和应用场景。

1. K均值聚类法（K-Means Clustering）:
- **基本思想**：这是一种迭代的监督学习方法，预先设定好聚类的数量K，算法会将每个数据点分配到离它最近的质心（中心点）所在的簇，然后更新质心位置。这个过程不断迭代直到质心不再改变或达到预设的最大迭代次数。
- **优点**：简单快速，适用于大规模数据集，对异常值不敏感。
- **缺点**：依赖于初始质心的选择，对簇的形状有较强的假设，如簇需要是球形或近似球形，且数据点分布应当均衡。
- **适用场景**：当簇的数量已知，且数据呈球形或近似球形分布时。

2. 系统聚类方法（Hierarchical Clustering）:
- **基本思想**：这种聚类方法将数据集视为一棵树（层次结构），可以是自上而下的凝聚（Agglomerative）或自下而上的分裂（Divisive）。它不需要预先指定K值，而是形成一个完整的层次结构，从每个样本开始，逐渐合并成更大的簇。
- **类型**：常见的系统聚类方法有凝聚型（Bottom-up, 如单链接、全链接、平均链接、ward's method等）和分裂型（Top-down, 如BIRCH、DBSCAN等）。
- **优点**：可以直观展示数据聚类过程，不需要预先设定K值，对簇的形状更灵活。
- **缺点**：计算复杂度高，尤其是对于大数据集；结果可能受初始化影响。
- **适用场景**：当数据集规模较小，希望观察完整的聚类演变过程，或者簇的数量不确定时。

**相关问题--:**
1. K均值对初始质心的选择有什么要求？
2. 单链接和全链接在凝聚型聚类中是如何工作的？
3. 分裂型聚类如何处理簇的大小和形状变化？