团聚类算法的优缺点有哪些？

团聚类算法是一种常用的无监督学习方法，优点包括：1. 可以自动发现数据中的隐藏模式和结构；2. 适用于大规模数据集，计算效率高；3. 不需要事先标记的训练数据。然而，团聚类算法也存在一些缺点：1. 对初始聚类中心的选择比较敏感，容易陷入局部最优解；2. 难以处理异常值和噪声数据；3. 在处理各向异性数据集时效果可能不佳。因此，在应用团聚类算法时，需要根据具体情况慎重考虑其优缺点，并结合实际需求进行调整和优化。