優點：
原理簡單（靠近中心點），實現容易（1、2 天），聚類效果中上（依賴K的選擇）

缺點：
1. 無法確定K的個數 （根據什麼指標確定K）
2. 對離群點敏感 （容易導致中心點偏移）
3. 演算法複雜度不易控制 O(NKm)， 迭代次數可能較多 （m可能會比較大）
4. 區域性最優解而不是全域性優 （這個和初始點選誰有關）
5. 結果不穩定 （受輸入順序影響）
6. 無法增量計算 （同5）
etc

各種改進版也是針對不同缺點的迴避。

但每個問題又不是特別有普適性，所以我認為根據具體情況做出合適的改進會更好。

由於Kmeans實現簡單，通過一定的數理知識迴避相應的缺點也不是特別複雜，所以根據已有資料做針對性的修改更合適。 改進版：
k-modes
k-centroids
etc. 

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