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. sky.pro Метод прост в реализации и работает быстро даже на больших наборах данных. sky.pro
• Интерпретируемость. sky.pro Результаты метода легко интерпретировать и визуализировать. sky.pro
• Гибкость. sky.pro Метод можно применять к различным типам данных и задач. sky.pro

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

• Зависимость от начальных условий. sky.pro www.baeldung.com Результаты могут зависеть от начальных значений центроидов. sky.pro
• Неопределённость количества кластеров. sky.pro Требуется заранее задавать количество кластеров K, что не всегда очевидно. sky.pro
• Чувствительность к выбросам. sky.pro Метод чувствителен к выбросам и шуму в данных. sky.pro
• Невозможность обработки категориальных данных. www.baeldung.com Алгоритм работает с числовыми данными, где могут быть вычислены расстояния между точками данных. www.baeldung.com
• Временная сложность. www.baeldung.com Даже умеренно большие наборы данных могут быть сложными в обработке, если они многомерны. www.baeldung.com