k-means的优缺点

k-means是一种聚类算法，其优缺点如下：

优点：
1. 算法简单，容易实现，计算效率高。
2. 对于大数据集，k-means能够保证较好的可伸缩性和高效性。
3. 对于处理高维数据集时，k-means算法的效果较为优秀。
4. 由于使用欧氏距离作为相似度度量，因此对于各维属性的权重相等的数据集，k-means算法的效果较为理想。

缺点：
1. k-means算法对于初始质心比较敏感，不同的初始质心可能会得到不同的聚类结果。
2. k-means算法对于离群点比较敏感，离群点可能会影响聚类结果。
3. k-means算法需要事先指定聚类数量k，但是在实际应用中，往往并不知道真正的聚类数量。
4. k-means算法只能保证局部最优解，不能保证全局最优解。