不同聚类算法的优缺点

一，k-means均值聚类法：

它和KNN都具有计算简洁的优点，他们同样受聚类个数和初始分布的影响。它的思想是以随机选取的K个样本作为簇的起始中心点或簇的平均值，各个簇中心点的距离，将该对象赋给最近的簇，再计算每个簇的平均值，然后不断重复，直至所有样本所属类为中心。该算法的缺点是易受异常值的干扰。

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