简述 K-means聚类算法

K-means聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它将一组数据点分成K个簇，使得簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点差异较大。算法的基本思想是，首先随机选择K个中心点，然后将每个数据点分配给距离最近的中心点所在的簇，接着重新计算每个簇的中心点，再重复以上过程直到簇的分配不再发生变化或者达到设定的迭代次数为止。

具体步骤如下：

1. 随机选择K个中心点。

2. 对于每个数据点，计算它到K个中心点的距离，并将其分配给距离最近的中心点所在的簇。

3. 对于每个簇，重新计算它的中心点。

4. 重复步骤2和3，直到簇的分配不再发生变化或者达到设定的迭代次数为止。

K-means算法的优点是简单易实现，适用于大规模数据集；缺点是对K的取值敏感，需要事先估计出最佳的K值，并且结果可能会收敛到局部最优解。