k-means和层次聚类之间有什么区别？
k-means和层次聚类是用于数据分析和机器学习的两种流行的聚类算法。它们之间的主要区别在于每个算法如何处理形成簇。K-means聚类使用迭代方法，每次迭代创建一个新簇。另一方面，层次聚类使用一种称为凝聚聚类的方法创建簇的层次结构。K-means需要先验知识来确定簇的数量，而层次聚类则不需要。K-means通常比层次聚类计算效率更高，但对异常值和初始条件更敏感。另一方面，层次聚类具有处理高维数据并以树状图的形式产生可视化结果的优势。