孙振球《医学统计学》第5版的第325页，关于K均值聚类的“注意事项”讲到，K均值聚类只能用于样品聚类。为什么？
而且，我说不出来样品聚类和变量聚类的区别。

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    两个聚类的区别就是样本和变量的区别，对象不一样，转置的关系。
    K值聚类假定样本服从正态分布，变量一般不满足这个条件，从结果上来说，变量的聚类中心也不好解释。

        vickkk 原来真是转置的关系。我后面来来回回翻了很久书，也稍微明白点了。
        变量的k均值聚类中心看起来像是“把一列样本的不同变量混在一起求了个均值”？
        具体点就是把一个病人的血红蛋白计数和甘油三酯、血清钾求了个均值，把一列中的每个病人都这样算。
        结果压根没有意义对吧。

          数学上，对行操作和对列操作本有本质区别，但从业务上就没有解释性了。另外如果你为了看样本相似，变量相似，或者同时看，那方法就很多了，无所谓是行还是列。另外，K 均值这类算法太简单了，基本上仅能用于教学，实际场景下很少有用。