在聚类分析算法中为什么要选用K-MEANS聚类分析

K-Means聚类算法是一种经典的基于距离度量的聚类算法，它具有以下优点：

1. 简单易实现：K-Means算法的思想简单，易于理解和实现，算法复杂度较低，运行速度较快。

2. 适用范围广：K-Means算法适用于大规模数据集，可以对各种类型的数据进行聚类，包括数值型、符号型等。

3. 可解释性强：K-Means算法生成的聚类结果直观，易于理解和解释，同时聚类中心可以作为聚类结果的概括，便于进一步分析。

4. 鲁棒性好：K-Means算法对初始聚类中心的选择不敏感，可以通过多次运行算法得到稳定的聚类结果。

5. 可并行化：K-Means算法可以通过并行计算提高运行效率。

综上所述，K-Means聚类算法具有简单易用、适用范围广、可解释性强、鲁棒性好和可并行化等优点，因此经常被选用作为聚类分析的基础算法。