Der complete linkage Algorithmus, auch als "Furthest Neighbor" bekannt, hat einige Nachteile bei der Clusteranalyse: 1. **Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern**: Da der Algorithmus den maximalen Abstand zwischen Punkten in verschiedenen Clustern verwendet, können Ausreißer den Abstand stark beeinflussen und zu ungenauen Clustern führen. 2. **Tendenz zu kompakten Clustern**: Complete linkage neigt dazu, Cluster zu bevorzugen, die kompakt und von ähnlicher Größe sind. Dies kann problematisch sein, wenn die tatsächlichen Cluster in den Daten unterschiedliche Formen und Größen haben. 3. **Rechenaufwand**: Der Algorithmus kann bei großen Datensätzen rechenintensiv sein, da er den maximalen Abstand zwischen allen Punkten in verschiedenen Clustern berechnen muss. 4. **Verzerrung durch ungleichmäßige Verteilung**: Wenn die Daten ungleichmäßig verteilt sind, kann der Algorithmus Schwierigkeiten haben, die tatsächlichen Clusterstrukturen zu erkennen. Diese Nachteile sollten bei der Wahl des Clustering-Algorithmus berücksichtigt werden, insbesondere wenn die Daten bestimmte Eigenschaften aufweisen, die den complete linkage Algorithmus beeinträchtigen könnten.