前者をK-means法と比較すると、
クラスタに合わないもの(悶値以下のもの)は、そのまま次のクラスタへ入れてしまう所。
たまたまそこが良かったらそのままにする。
K-means法は合うところを試行錯誤して選ぶ。

後者は、一度の走査で入る場所を確定できる。