В чем заключаются недостатки классического алгоритма K-means?

Некоторые недостатки классического алгоритма K-means:

• Чувствительность к начальным условиям. www.baeldung.com Алгоритм случайным образом инициализирует центроиды кластера, и конечные результаты кластеризации могут варьироваться в зависимости от этих начальных положений. www.baeldung.com Это делает алгоритм K-means менее надёжным и воспроизводимым. www.baeldung.com
• Трудность в определении количества кластеров. www.baeldung.com Необходимо устанавливать его заранее, неправильный выбор может привести к неточным результатам. www.baeldung.com Если значение слишком маленькое, то в одном кластере могут оказаться слишком разные объекты, что ухудшит качество кластеризации. blog.skillfactory.ru Если значение слишком большое, кластеры могут стать слишком мелкими и специфичными. blog.skillfactory.ru
• Невозможность обработки категориальных данных. www.baeldung.com Алгоритм работает с числовыми данными, где могут быть вычислены расстояния между точками данных. www.baeldung.com Категориальные данные не имеют естественного представления о расстоянии или сходстве. www.baeldung.com
• Временная сложность. www.baeldung.com Даже умеренно большие наборы данных могут быть сложными в обработке, если они многомерны. www.baeldung.com
• Чувствительность к шумам и аномальным значениям в данных. dspace.tltsu.ru Они способны значительно повлиять на среднее значение, используемое при вычислении положений центров кластеров. dspace.tltsu.ru
• Плохая работа с данными, содержащими сложные формы кластеров. blog.skillfactory.ru Например, с перекрывающимися или нелинейными кластерами. blog.skillfactory.ru