K-means算法的缺陷与局限性：应用场景和优缺点分析

需要预先指定聚类数量：K-means算法需要预先指定聚类数量，这意味着我们必须知道数据中有多少个聚类。这对于大多数真实世界的问题来说是不切实际的，因为很难在不知道真实聚类数量的情况下进行聚类。

对初始值敏感：K-means算法对初始值非常敏感，不同的初始值可以导致不同的聚类结果。这意味着我们需要多次运行K-means算法，并选择最优的结果。但是，这会增加算法的计算成本。

只适用于数值型数据：K-means算法只适用于数值型数据，因为它计算欧氏距离。如果数据是文本、图像或其他类型的数据，我们需要将其转换为数值形式，这可能会导致数据信息的丢失。

难以处理噪声和异常值：K-means算法在处理噪声和异常值方面效果不佳。噪声点和异常值会影响聚类中心的计算，从而导致聚类结果不准确。

不能处理非凸形状的聚类：K-means算法假定聚类是凸形状的，即聚类中心周围的点形成一个凸多边形。但是，如果聚类是非凸形状的，例如环状或月牙形状，K-means算法无法正确地识别聚类。