В чем заключаются плюсы и минусы применения метода k-средних при обработке больших данных?

Некоторые плюсы применения метода K-средних при обработке больших данных:

• 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

Некоторые минусы применения метода K-средних при обработке больших данных:

• Зависимость от начальных условий. 14 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
• Невозможность обработки категориальных данных. 4 Алгоритм работает с числовыми данными, где могут быть вычислены расстояния между точками данных. 4
• Временная сложность. 4 Даже умеренно большие наборы данных могут быть сложными в обработке, если они многомерны. 4