什么是Kmeans聚类？原理是什么？基本思路什么？是谁提出来的？

Kmeans聚类是一种基于聚类分析的无监督学习算法，其主要目标是将给定的数据集划分为K个不同的类别，使得每个数据点都属于其所属类别的中心点，同时最小化所有数据点与其所属类别中心点之间的距离和。

该算法基于以下原理：将数据点分为不同的类别时，类别内部的数据点应该具有相似的特征，而类别之间的数据点应该具有明显的区别。因此，Kmeans算法通过计算数据点之间的距离，并利用贪心策略将数据点分配到最近的中心点所对应的类别中，然后通过更新中心点的位置，不断迭代优化，直到达到最优解。

该算法的基本思路如下：

1. 选择K个中心点作为初始聚类中心；

2. 将所有数据点分配到距离其最近的中心点所对应的聚类中心中；

3. 根据已经分配的数据点，重新计算每个聚类中心的位置；

4. 重复2和3步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。

Kmeans聚类算法最早由J. MacQueen在1967年提出，后来由其他学者不断改进和优化。