简述K-means聚类的算法流程

K-means聚类算法是一种无监督的机器学习算法，它将数据集中的样本分成K个簇，每个簇包含的样本彼此相似，而不同簇中的样本差异较大。其算法流程如下：

1. 随机选取K个点作为初始的聚类中心；

2. 将数据集中的每个样本点划分到距离其最近的聚类中心所在的簇中；

3. 计算每个簇的中心点，作为新的聚类中心；

4. 重复2、3步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

K-means聚类算法的优点是简单、易于理解和实现，适用于大规模数据集。但是，它需要预先确定聚类的个数K，且对初始聚类中心的选取比较敏感，容易陷入局部最优解。