聚类算法的可伸缩性指的是，许多聚类算法在小于几百个数据对象的小数据集合上运行良好，然而大型数据库可能包含数百万甚至数十亿个对象，在大型数据集的样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。因此，我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。

这里的可伸缩性，同时考察的是聚类算法的时间复杂度，以及存储复杂度，如果这两者比较高的话，一般在不做修改的情况下，它们很难直接用于“大数据”的聚类，各种算法的可伸缩性对比如下表。

对比表来源

http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html