K-Means 算法是一种经典的聚类算法，它通过迭代的方式将数据点分配到 K 个簇中，使得每个簇内的数据点距离其簇中心的距离最小。以下是 K-Means 算法的优缺点分析。
优点
- 简单易用：K-Means 算法原理简单，易于理解和实现。
- 高效快速：K-Means 算法的时间复杂度较低，适合处理大规模数据集。
- 易于解释：每个簇的中心点可以直观地表示该簇的特征。
缺点
- 对噪声和异常值敏感：K-Means 算法容易受到噪声和异常值的影响，导致聚类效果不佳。
- 需要指定簇数 K：K-Means 算法需要预先指定簇数 K，这在实际应用中可能存在困难。
- 不适用于非线性数据：K-Means 算法假设数据分布是球形的，不适用于非线性数据。
实例分析
以 K-Means 算法对鸢尾花数据集进行聚类分析为例，可以看到算法对数据分布的适应性。
鸢尾花数据集聚类结果