给出Kmeans算法的原理图

K-means算法是一种常用的无监督机器学习方法，用于数据聚类。它的基本原理可以概括为以下几个步骤：

1. **选择中心点（质心）**：随机初始化K个中心点或质心，它们代表K个初始的聚类。

2. **分配数据点**：对于每个数据点，计算其与K个质心之间的距离，将它分配到最近的那个质心所在的簇。

3. **更新中心点**：对每个簇内的所有数据点求平均，将这个新的均值设为该簇的新质心。

4. **迭代过程**：重复步骤2和3，直到数据点的分配不再改变，或者达到预设的最大迭代次数。

5. **结果输出**：最终的K个质心就是数据的聚类中心，每个数据点属于哪个簇由其最后的分配决定。

这里是一个简单的流程图示意：

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|   输入数据集    |
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           |
           v
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| 初始化质心（K个）|
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           |
           v
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| 计算每个点到质心的距离|
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           |
           v
+-------------------+
| 分配每个点到最近质心|
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           |
           v
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| 更新每个质心为簇均值|
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           |
           v
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| 输出聚类结果       |
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