Некоторые преимущества метода K-средних в кластерном анализе:

• Простота и скорость. 1 Метод прост в реализации и работает быстро даже на больших наборах данных. 1
• Интерпретируемость. 1 Результаты метода легко интерпретировать и визуализировать. 1
• Гибкость. 1 Метод можно применять к различным типам данных и задач. 1
• Возможность использования в разных областях. 2 Метод применяется в маркетинге, биоинформатике, анализе социальных сетей и других областях. 1

Некоторые недостатки метода K-средних в кластерном анализе:

• Зависимость от начальных условий. 1 Результаты могут зависеть от начальных значений центроидов. 1
• Неопределённость количества кластеров. 1 Требуется заранее задавать количество кластеров K, что не всегда очевидно. 1
• Чувствительность к выбросам. 1 Метод чувствителен к выбросам и шуму в данных. 1
• Не подходит для категориальных данных без предварительного преобразования. 2