K-Means算法需要预先指定K值（满足需求1），计算复杂度相对较低，适合大数据量（满足需求2），且在数据呈球形分布时效果最佳（满足需求3）。层次聚类计算复杂度高（O(N^3 )或O(N^2 )），不适合10万级数据；DBSCAN不需要指定簇数且擅长处理任意形状和噪声，但不符合“指定50个大区”的硬性约束；GMM虽然灵活但计算通常比K-Means慢且无需强制指定硬分类。