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K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成 K 个簇（clusters）。该算法的基本思想是将数据点分为 K 个簇，使得每个数据点所属的簇内部的数据点之间的相似度最大化，而不同簇之间的相似度最小化。

K-均值聚类算法的步骤如下：
1. 随机选择 K 个点作为初始的簇中心。
2. 计算每个数据点与每个簇中心的距离，并将每个点分配到距离最近的簇。
3. 根据当前分配的簇，重新计算每个簇的中心。
4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到簇中心不再发生变化或达到指定的迭代次数。

K-均值聚类算法的优点包括：
1. 简单易实现，计算速度快。
2. 在处理大型数据集时具有较高的效率。
3. 可以应用于大多数数据类型和领域。

K-均值聚类算法的缺点包括：
1. 需要事先确定簇的数量 K，这通常需要对数据有一定的了解。
2. 对于不规则形状、不均匀大小或密度不一致的簇效果可能不佳。
3. 对初始簇中心的选择敏感，可能会导致得到不同的聚类结果。
4. 对异常值敏感，可能会影响聚类结果的准确性。

总的来说，K-均值聚类算法是一种简单且高效的聚类算法，适用于许多场景，但在一些特定情况下可能表现不佳。在使用该算法时，需要根据具体问题和数据集来选择合适的参数和预处理方式，以获得更好的聚类结果。