请提供一个关于人工智能的分类问题，要求具有挑战性。
这个机器学习算法的优点和缺点是什么？
问题: 如何在不存在先验标签的情况下对图像进行无监督分类？

算法: 集束自适应聚类(Beam and Adapt)

优点: 

1. 在没有先验标签的情况下进行无监督分类，不需要手动标记数据集。
2. 可以自适应地在聚类过程中改变簇的数量。
3. 可以有效地解决实际应用中的大规模图像分类问题。

缺点:

1. 这种方法需要大量的计算资源。
2. 当存在较多的类别时，它的精度可能会降低。
3. 对于非常复杂的数据集，在处理过程中可能会出现过度拟合或欠拟合的情况。