В чем заключаются ограничения алгоритма K-means при работе с высокоразмерными данными?

Одно из ограничений алгоритма K-means при работе с высокоразмерными данными — потеря дискриминационной способности евклидова расстояния в пространствах высокой размерности. sky.pro

Кроме того, у K-means есть и другие ограничения, среди них:

• Чувствительность к начальной инициализации. sky.pro www.dmt.ru Результат зависит от случайного выбора начальных центроидов, что может приводить к различным результатам при каждом запуске. www.dmt.ru
• Необходимость заранее задавать количество кластеров. sky.pro Это создаёт сложности, когда истинная структура данных неизвестна. sky.pro
• Чувствительность к выбросам. sky.pro www.dmt.ru Аномальные точки могут значительно исказить положение центроидов и структуру кластеров. sky.pro
• Не подходит для категориальных данных без предварительного преобразования. habr.com

Для преодоления этих ограничений были разработаны различные модификации K-means и альтернативные алгоритмы кластеризации. sky.pro