k-means:
优点:
1,简单,易于理解和实现;
2,时间复杂度低
缺点:
1,需要对均值给出定义,
2,需要指定要聚类的数目;
3,一些过大的异常值会带来很大影响;
4,算法对初始选值敏感;
5,适合球形聚类
层次聚类:
优点:
1,距离和规则的相似度容易定义,限制少;
2,不需要预先制定聚类数;
3,可以发现类的层次关系;
4,可以聚类成其它形状
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