Какие преимущества и недостатки имеет использование центроидов при кластеризации данных?

Преимущества использования центроидов при кластеризации данных:

• Эффективность и быстрота метода. 2 Точки данных группируются вокруг центроида, минимизируя расстояние между ними и центроидом. 2
• Простота. 4 Многие алгоритмы кластеризации, такие как K-means, просты в реализации и использовании. 4

Недостатки использования центроидов при кластеризации данных:

• Чувствительность к начальному положению центроидов. 24 Неправильный выбор начальных условий, таких как количество кластеров и мера расстояния, может привести к плохим результатам. 2
• Предположение о сферической форме и одинаковом размере кластеров. 4 Это не всегда соответствует реальным данным. 4