K均值聚类是一种应用广泛的聚类技术，特别是它不依赖于任何对数据所做的假设，比如说，给定一个数据集合及对应的类数目，就可以运用K均值方法，通过最小化均方误差，来进行聚类分析。
因此，K均值实际上是一个最优化问题。在一些已知的文献中论述了K均值聚类的一下一些缺点：
- K均值假设每个变量的分布是球形的；
- 所有的变量具有相同的方差；
- 类具有相同的先验概率，要求每个类拥有相同数量的观测；
- 上述三条任何一条不满足，K均值算法即失效了
对于要求具有相同的先验概率这一条件，个人不是太赞同。在我看来，K均值的计算过程是最小化均方误差，看起来不需要任何的假设，因此也找不到这一计算过程和上述三个条件的联系。为了对上述三个条件进行验证，我们认为生成了一些数据，并运用K均值算法进行聚类。
为简便起见，在此仅分析了以上2个假设，同时假设数据是2维的。
- 球形分布 OR 非球形分布
一个典型的非球形分布如下图所示：在这个图中，我们可以直观的看出 观测可以分成两类：中心位置的样本数据为一类、外围圆上的样本数据为一类。使用K均值聚类的效果如下：K均值试图最小化均方误差，并且得到了一个明显错误的聚类结果。你可能会说，这不是一个公平的例子，没有聚类方法可以处理这么怪异的类分布。事实并非如此，single linkage hierachical clustering（层次聚类算法的一种）算法就是一个很不错的选择，下面是该算法得到的一个聚类效果：这是因为single linkage hierachical clustering算法对数据集做了正确的假设(实际上，在其他的情况下，该算法也可能会失效，同时任何算法本身就是有局限的)。实际上，对于这类数据，K均值仍然可以正常的工作。在此，将以上数据转换成极坐标的形式，得到如下的聚类效果：因此，使用模型的时候，理解模型的过程及需要的运用条件是至关重要的。
- 非均衡样本数据集的聚类：
在样本数量不均衡的情况下，K均值聚类的效果如何呢？在此，我们利用多维高斯分布生产了包含三个类的数据集，类样本的数量分别是20、100、500，如下图所示：看起来K均值算法可以很好的处理这类问题，是骡子是马拉出来遛遛，使用K均值聚类效果如下：在最小化均方误差的过程中，大类由于数量庞大，最终的误差基本取决于大类的误差，因此小类直接被忽视掉了。在这种情况下，小类最好的方式就是在空间上与大类保持一定的距离，聚类时，才能独立成类。否则，容易被误认为离群点进行处理。
- 总结：
“天下没有免费的午餐”，这句谚语在机器学习中非常受用，没有一个算法可以很好的处理所有的情况。理解每种算法，及其所需的假设，在运用具体的算法时，通过对数据的预处理有时可以将数据变换至对应的假设上，以使得算法能够正常的工作。
对算法工作人员而言，不仅理解算法重要，算法的应用场景的理解也显得尤为重要，不同的数据，需要有不同的数据预处理方式、也需要有不同的算法与之对应，解决实际问题时才更为有效。
最后，对数据实验而言，不要害怕失败，如果选取的模型从来没有错误过，是不是也意味着这个模型也从来没有正确过呢？
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