K-Means是一种经典的无监督聚类算法，广泛应用于数据挖掘和模式识别。以下是其核心优缺点分析：
✅ 优点
- 简单高效：算法实现直观，时间复杂度为O(n×k×d)（n为样本数，k为簇数，d为维度），适合大规模数据集
- 可解释性强：结果易于可视化，能快速识别数据分布特征
- 可扩展性好：通过改进可处理高维数据，如结合PCA降维
❌ 缺点
- 对初始值敏感：可能陷入局部最优，建议多次运行或使用K-Means++优化初始化
- 难以处理非球形簇：对数据分布形状敏感，如月牙形数据效果差
- 需预设簇数：需人工指定k值，可通过肘部法则或轮廓系数辅助决策
📌 实战建议
- 对数据进行标准化处理（如Z-score归一化）
- 结合DBSCAN等算法进行簇数优化
- 使用
scikit-learn的KMeans实现（点击查看教程） - 注意异常值对聚类中心的影响
通过合理预处理和算法调优，K-Means仍能成为实用的聚类工具。如需深入对比其他聚类算法，可参考K-Means与GMM对比。