Какие преимущества и недостатки у алгоритма k-means при работе с большим количеством данных?

Некоторые преимущества алгоритма k-means при работе с большим количеством данных:

• Простота и быстрота реализации. habr.com blog.skillfactory.ru Алгоритм легко понять и реализовать. textarget.ru
• Скорость работы. textarget.ru K-means работает относительно быстро, особенно на больших наборах данных. textarget.ru
• Масштабируемость. textarget.ru Алгоритм хорошо масштабируется для больших наборов данных и большого количества кластеров. textarget.ru

Некоторые недостатки алгоритма k-means при работе с большим количеством данных:

• Чувствительность к начальным условиям. textarget.ru Результаты кластеризации могут варьироваться в зависимости от начального выбора центроидов. textarget.ru
• Необходимость задания числа кластеров. textarget.ru Выбор K может быть субъективным и влиять на результаты. textarget.ru
• Проблемы с кластерами разной формы и плотности. textarget.ru K-means лучше работает с кластерами сферической формы и одинаковой плотности. textarget.ru
• Чувствительность к выбросам. textarget.ru Выбросы могут искажать положение центроидов и влиять на результаты кластеризации. textarget.ru
• Не подходит для категориальных данных без предварительного преобразования. habr.com

Важно понимать ограничения алгоритма и применять его с учётом специфики данных и целей анализа. textarget.ru