В чем заключаются преимущества и недостатки иерархической кластеризации по сравнению с k-means?

Некоторые преимущества иерархической кластеризации перед k-means:

• Отсутствие необходимости вручную задавать количество кластеров. 15 Иерархическая кластеризация строит все доступные уровни иерархии. 1
• Наглядная визуализация результатов. 1 Это означает высокую интерпретируемость. 1
• Воспроизводимость результатов. 2 В k-means результаты, полученные при многократном запуске алгоритма, могут отличаться. 2 При иерархической кластеризации результаты воспроизводимы. 2
• Возможность работы с кластерами различных размеров и форм. 2

Некоторые недостатки иерархической кластеризации перед k-means:

• Нежелательность использования на больших объёмах данных. 1 Иерархическая кластеризация требует вычисления и хранения матрицы расстояний, что для очень больших наборов данных может быть дорогостоящим и медленным. 2
• Чувствительность к метрике расстояний. 1 Есть вероятность получить разные результаты в зависимости от выбора той или иной метрики. 1
• Неспособность формировать произвольные формы кластеров. 1

Некоторые преимущества k-means перед иерархической кластеризацией:

• Простота реализации. 1 k-means предпочтительнее применять на малых объёмах данных. 1
• Низкая чувствительность к шуму. 1
• Возможность работы с гиперсферической структурой кластеров (например, круг в 2D, сфера в 3D). 2

Таким образом, выбор между иерархической кластеризацией и k-means зависит от конкретных задач и требований к процессу кластеризации.