K-means聚类算法在一些应用领域中存在局限性。例如，在基因表达数据的癌症亚型预测中，由于K-means聚类算法的非确定性性质，其结果可能会在不同的执行中产生差异，这使得其难以与其他算法的结果进行合理比较 。此外，K-means聚类算法在处理大规模标签数据集时也存在挑战，尤其是在临床研究中，标签数据集的可获取性通常是一个关键限制 。此外，K-means聚类算法在处理文本大数据信息时也面临挑战，尤其是对于包含专业词汇和独特语言模式的领域特定文本 。
K-means聚类算法在一些应用领域中存在局限性。例如，在基因表达数据的癌症亚型预测中，由于K-means聚类算法的非确定性性质，其结果可能会在不同的执行中产生差异，这使得其难以与其他算法的结果进行合理比较 。此外，K-means聚类算法在处理大规模标签数据集时也存在挑战，尤其是在临床研究中，标签数据集的可获取性通常是一个关键限制 。此外，K-means聚类算法在处理文本大数据信息时也面临挑战，尤其是对于包含专业词汇和独特语言模式的领域特定文本 。