AP聚类与K-means聚类相比的缺点

AP聚类和K-means聚类都是常用的聚类算法，它们各自有优缺点。

AP聚类的缺点包括：

1. 对于大规模数据集，计算相似度矩阵的复杂度非常高，因此处理大数据集时可能会受到限制。

2. AP聚类对参数的选择非常敏感，需要经过多次试验来确定合适的参数。

3. AP聚类算法的收敛速度较慢，因此可能需要更多的迭代次数才能达到最终结果。

K-means聚类的缺点包括：

1. K-means聚类的结果受初始聚类中心的影响非常大，因此需要多次运行算法来得到更好的结果。

2. K-means聚类算法对噪声和异常值非常敏感，可能会将它们错误地分配到某个聚类中心。

3. K-means聚类算法要求聚类的簇数事先给定，而且对于不同的数据集，最佳簇数可能会有所不同，这也增加了算法的难度。

综上所述，AP聚类和K-means聚类各自有优缺点，需要根据具体的应用场景选择合适的算法。