K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本聚类成不同的组别。算法的步骤如下：
1. 随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。
2. 将每个数据点分配到与其最近的聚类中心所代表的组别。
3. 更新每个聚类中心为该组别内所有数据点的均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数。
K-均值聚类算法的优点包括：
1. 算法简单且易于实现。
2. 对于大型数据集具有较好的扩展性。
3. 可以很好地处理球状分布的数据。
K-均值聚类算法的缺点包括：
1. 需要预先指定聚类的数量k，这对于某些情况下并不容易确定。
2. 对于非球状的数据分布效果较差。
3. 对初始聚类中心的选择较为敏感，可能会陷入局部最优解。
4. 算法的收敛速度较慢，对于大规模数据集收敛速度较慢。
