K-means聚类算法作为机器学习领域的一颗明星，凭借其简单高效的特点被广泛使用。然而，它也有自己的“小烦恼”哦🧐。首先，K-means对初始质心的选择特别敏感，就像选错了领头羊，可能会导致整个团队跑偏🏃♀️。其次，它假设每个簇都是球形且大小相近，这在面对复杂数据分布时就显得有些力不从心了吧🤔。还有，对于噪声和异常值，它也显得有点脆弱，就像一颗石子掉进湖里，会扰乱平静的水面ripple 😔。此外，K-means无法处理非线性数据，当数据点之间存在复杂关系时，它就只能望而却步👋。最后，它需要提前设定簇的数量K，但很多时候我们并不清楚这个“最佳人数”是多少🤔。尽管如此，K-means仍然是一个强大的工具，只要合理规避它的局限性，就能让它发挥出最大潜力啦✨！
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