什么是k-means聚类算法？

k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为k个不同的类别。该算法的目标是通过最小化数据点与所属类别中心点之间的距离来实现聚类。

算法步骤如下：
1. 随机选择k个初始聚类中心点。
2. 将每个数据点分配给距离其最近的聚类中心点。
3. 根据分配的数据点，更新每个聚类中心点的位置，即计算每个聚类的平均值。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心点不再改变或达到预定的迭代次数。

k-means算法的优点包括简单易实现、计算效率高等。然而，该算法也有一些限制，例如对初始聚类中心点的选择敏感，对异常值敏感等。