VMD算法的缺点及局限性

依赖于预先定义的聚类数目：VMD需要用户事先指定聚类数目，这对于未知数据集可能会有挑战。

对初始条件敏感：VMD算法对于初始条件非常敏感。不同的初始值可能会导致不同的结果。

算法复杂度高：VMD算法的时间复杂度是O(NlnN)，其中N是数据点的数量，这使得算法在大型数据集上的运行速度变慢。

随机性：VMD算法使用随机初始化聚类中心，这可能导致算法在不同的运行中产生不同的结果。

对异常值敏感：VMD算法对异常值非常敏感，这可能会导致聚类结果出现不合理的情况。