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. 1

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

• Чувствительность к начальной инициализации. 15 Результат зависит от случайного выбора начальных центроидов, что может приводить к различным результатам при каждом запуске. 5
• Необходимость заранее задавать количество кластеров. 1 Это создаёт сложности, когда истинная структура данных неизвестна. 1
• Чувствительность к выбросам. 15 Аномальные точки могут значительно исказить положение центроидов и структуру кластеров. 1
• Не подходит для категориальных данных без предварительного преобразования. 2

Для преодоления этих ограничений были разработаны различные модификации K-means и альтернативные алгоритмы кластеризации. 1