Какие преимущества и недостатки имеет использование центроидов при кластеризации данных?

Преимущества использования центроидов при кластеризации данных:

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

Недостатки использования центроидов при кластеризации данных:

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