17 C-均值（K-均值)算法 口优点 ■时间复杂度 O(N); W1 m ■简单易实现； ■适用于球形”分布的数据； 口用于非监督模式识别的问题 ■要求类别数已知； ■是最小方差划分，并不一定能反映内在分布； ■与初始划分有关，不保证全局最优 口存在不少变种：初始划分的方法；更新均值的时 机；聚类数目的动态决定，等等。17 C-均值（K-均值）算法  优点  时间复杂度 O(N)；  简单易实现；  适用于“球形”分布的数据；  用于非监督模式识别的问题  要求类别数已知；  是最小方差划分，并不一定能反映内在分布；  与初始划分有关，不保证全局最优。  存在不少变种：初始划分的方法；更新均值的时 机；聚类数目的动态决定，等等