系统聚类和k均值聚类哪个好

系统聚类和k均值聚类都是数据挖掘中的重要聚类方法，各有其特点和适用场景，并没有绝对的好坏之分，主要看具体的应用需求和场景。

系统聚类是一种自底向上的聚类方法，它首先将每个对象作为一个单独的类，然后逐步合并这些类，直到满足某种预设的停止条件。系统聚类的主要优点是能够较好地处理大规模数据集，并且对异常值的敏感度较低。但是，它的主要缺点是计算复杂度较高，对初始类别的选择较为敏感。

k均值聚类是一种迭代的聚类方法，它通过将数据分配给最近的类中心来创建类别。k均值聚类的主要优点是计算效率高，易于理解和实现，适合处理中等规模的数据集。但是，它的主要缺点是对初始类中心的选择较为敏感，对异常值的敏感度较高，且只能处理圆形的聚类形状。

拓展资料：

1.系统聚类和k均值聚类都是聚类算法，但是它们的原理和实现方式不同。系统聚类采用的是层次聚类方法，而k均值聚类则采用的是基于距离的聚类方法。

2.在选择聚类方法时，需要考虑数据的特性和应用场景。例如，如果数据的类别数量未知，或者类别之间的关系较为复杂，那么可能更适合使用系统聚类。如果数据的类别数量已知，且类别之间的关系较为简单，那么可能更适合使用k均值聚类。

3.另外，还可以通过结合多种聚类方法，来提高聚类的效果和鲁棒性。例如，可以先使用系统聚类对数据进行预处理，然后使用k均值聚类进行细粒度的聚类。

总的来说，系统聚类和k均值聚类各有优缺点，没有绝对的好坏之分。在实际应用中，需要根据具体的数据特性和应用场景，选择最适合的聚类方法。