kmeans聚类算法跟层次聚类算法有什么区别

K-means聚类算法和层次聚类算法是两种不同的聚类算法，它们的主要区别在于聚类的方式和结果的表现形式。

K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法，它需要预先指定聚类的数目，然后通过迭代的方式将数据点分配到不同的聚类中心，直到满足“类内的点足够近，类间的点足够远”的条件。K-means算法的结果是一组聚类中心和每个数据点所属的聚类标签。

而层次聚类算法则是一种基于树形结构的聚类算法，它不需要预先指定聚类的数目，而是通过计算数据点之间的相似度或距离，将它们逐步合并成越来越大的聚类，直到所有数据点都被合并到一个聚类中。层次聚类算法的结果是一棵树形结构，可以通过剪枝的方式得到不同数目的聚类。

因此，K-means聚类算法和层次聚类算法在聚类方式、聚类数目的确定和结果表现形式等方面存在较大的差异。