K-Means聚类得到聚类中心点的优缺点是什么

K-Means聚类得到聚类中心点的优缺点如下：

优点：
1. 算法简单、易于实现：K-Means算法是一种基于距离度量的聚类方法，其算法实现思路直观、简单，易于实现。

2. 可扩展性强：K-Means算法的计算复杂度比较低，对于大数据集也可以进行有效的聚类。

3. 迭代计算速度快：K-Means算法采用局部最优化策略，通过不断迭代计算可以很快地得到聚类结果。

4. 聚类效果较好：K-Means算法基于距离度量，可以对各个簇的数据分布进行较好的聚类，聚类结果也比较稳定。

缺点：
1. 需要预先确定簇的个数：K-Means算法需要预先确定聚类簇的个数，这对于一些不知道聚类数目的数据集来说是一个较大的问题。

2. 对初始值敏感：K-Means算法的聚类结果会受到初始值的影响，如果初始值选取不合理，可能会导致聚类效果不佳。

3. 只能使用欧式距离度量：K-Means算法只能使用欧式距离度量，对于一些非欧式空间的数据集来说，聚类效果可能不佳。

4. 对异常值敏感：K-Means算法对于异常值比较敏感，可能会导致聚类结果不稳定。

相关问题

k-means聚类得到的聚类中心是新的数据么？

在k-means聚类算法中，聚类中心是根据已有的数据点计算得到的。k-means算法的目标是将数据点分为k个簇，并将每个数据点分配给最近的簇心，然后根据簇中所有数据点的均值计算新的簇心。这个过程会不断迭代，直到簇心的位置不再发生变化或达到预定的迭代次数。因此，聚类中心不是新的数据点，而是通过对已有数据点的计算得出的。

k-means聚类算法优缺点

k-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，它将数据集划分成k个簇，每个簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的相似度较低。其优缺点如下：

优点：
1. 算法简单、易于理解和实现。
2. 可以处理大型数据集，计算复杂度较低。
3. 对于一些数据集，k-means算法的聚类效果比较优秀。
4. 算法的可解释性较强，可以通过可视化的方式呈现聚类结果。

缺点：
1. 需要先确定聚类的数量k，这对于许多实际问题来说是比较困难的。
2. 对选择初始聚类中心点较为敏感，初始点的选择可能会导致结果的不同。
3. k-means算法对于噪声和离群点比较敏感，这些点可能会影响聚类结果。
4. k-means算法采用欧氏距离作为相似度度量，对于非凸数据集的聚类效果不佳。