解释一种聚类（Clustering）算法，并说明它适用的场景与局限。

Explain one clustering algorithm and discuss its use cases and limitations.

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: medium

分类: Machine Learning

标签: k-means, unsupervised learning

参考答案摘要

答案 以 K-Means 为例：先选 K 个中心，反复执行“样本分配到最近中心→按均值更新中心”直到收敛。优点是简单高效，适合数值特征、簇近似球形且规模较大的数据。局限包括：需要预先指定 K、对初始中心和异常点敏感、难处理非凸形簇。可用 K-Means++ 初始化、标准化特征、以及轮廓系数/肘部法选择 K 来改进。

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