K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个互不重叠的簇。该算法的目标是最小化数据点到其所属簇中心点的平方距离的总和。

算法步骤如下：

1. 随机选择K个中心点作为初始簇中心。
2. 对每个样本点，计算其到各个簇中心点的距离，并将其分配给距离最近的簇。
3. 更新簇中心，将每个簇的中心点更新为其所有成员点的平均值。
4. 重复步骤2和3，直到簇中心不再变化或达到预定迭代次数。

K-均值聚类算法的优点包括：

1. 简单且易于实现。
2. 适用于大规模数据集，具有较高的可扩展性。
3. 对于密集和球形簇结构的数据集效果较好。

K-均值聚类算法的缺点包括：

1. 对于非球形簇结构的数据集，聚类效果较差。
2. 对于噪声和离群点敏感。
3. 需要提前设定簇的数量K，但在实际应用中往往不容易确定最优的K值。

总之，K-均值聚类算法是一种常用且简单的聚类算法，适用于大规模数据集和球形簇结构的数据。然而，对于非球形簇结构的数据集，其聚类效果可能较差，并且对于噪声和离群点敏感。