Следует ли использовать k-средства ++ вместо k-средних?

алгоритм k-means ++ помогает в двух следующих пунктах исходного алгоритма k-средних:

1. Исходный алгоритм k-средних имеет наихудшее время работы суперполиномиального размера входных данных, тогда как k-means ++ претендует на значение O (log k).
2. Найденное приближение может дать не столь удовлетворительный результат в отношении целевой функции по сравнению с оптимальной кластеризацией.

Но есть ли недостатки k-средних ++? Должны ли мы всегда использовать его вместо k-средних?