一趟聚类算法是如何在时效性方面相对于K-means算法有所提高的

一趟聚类算法相对于 K-means 算法在时效性方面的提高主要体现在两个方面：

1. 增量式聚类：一趟聚类算法可以实现增量式聚类，即当新数据到达时，只需更新部分聚类结果，而不需要重新计算所有数据点的聚类，因此可以大大提高算法的时效性。

2. 局部更新：一趟聚类算法可以实现局部更新，即只更新与新数据点相关的聚类簇，而不需要更新所有聚类簇，这也可以减少计算量，提高算法的时效性。

相比之下，K-means 算法需要在每次迭代时重新计算所有数据点的聚类，因此对于大规模数据集，计算量会很大，导致算法效率低下。同时，K-means 算法也无法实现增量式聚类和局部更新，因此在时效性方面相对于一趟聚类算法存在一定的劣势。