K-means的基本过程，以及优缺点。（优缺点至少各两个）

K-means是一种聚类算法，主要用于将数据集划分成K个不同的簇，使得每个簇内部的数据点相似度较高，而不同簇之间的相似度较低。K-means的基本过程如下：

1. 从数据集中随机选取K个数据点作为初始的聚类中心。

2. 依次将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇中。

3. 对于每个簇，重新计算聚类中心的位置。

4. 重复上述步骤2和步骤3，直至所有数据点所属的簇不再发生变化或达到最大迭代次数。

K-means算法的优点包括：

1. 算法简单、易于理解和实现，计算复杂度较低。

2. 对于大规模数据集，算法的效率较高。

K-means算法的缺点包括：

1. 对于不同形状、大小和密度的簇，聚类效果可能不佳。

2. 算法对于初始聚类中心的选择比较敏感，可能会导致结果不同。

3. 算法需要预先指定聚类簇的个数K，而实际应用中K的选择是比较困难的。

4. 算法可能收敛到局部最优解，而非全局最优解。