K 均值聚类的用途 通常，就结果质量而言，K 均值算法与更精良且计算成本更高的聚类算法基本相当。 k 参数的可能值范围足够小，以便您可通过使用不同的 k 值多次运行算法来检查此范围。 注： 将数据拆分为十几个甚至几十个聚类并没有多大用处。应用程序可能会将范围缩小到几个 k 值。