kmeans算法基本步骤 K-means的算法缺点？

K-means算法是聚类分析中最基本、应用最广泛的一种划分算法。它是一种已知聚类类别数的聚类算法。当类别数为k时，对样本集进行聚类，并根据给定的聚类目标函数（或聚类效果准则）由k来确定聚类结果，算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目标函数值递减的方向上进行的。最终的聚类结果使目标函数的值达到最小值，达到较好的聚类效果。采用平均误差准则函数E作为评价聚类结果的准则之一，保证了算法的可靠性和有效性。

K-means的算法缺点？

K-means聚类算法的优点如下：1。算法简单快速。对于大数据集具有较高的效率和可扩展性。时间复杂度近似线性，适合于挖掘大型数据集。K-means聚类算法的时间复杂度为O（NKT），其中n表示数据集中的对象个数，T表示迭代次数，K表示聚类个数。

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