k-means聚类算法的优缺点

K-means聚类算法的优点包括：

1. 算法简单、易于理解和实现；
2. 计算速度快，适用于大规模数据集；
3. 聚类效果较好，可用于分析数据集的特征和结构。

K-means聚类算法的缺点包括：

1. 需要预先确定聚类数量k，不同的k可能会得到不同的聚类结果；
2. 对初始聚类中心的选择比较敏感，容易陷入局部最优解；
3. 对于非凸形状的数据集，聚类效果不佳；
4. 对于异常值敏感，可能会使聚类结果产生偏差。