假设数据集有3组，请使用K-Means在KNIME中进行聚类。

好的，以下是在KNIME中使用K-Means进行聚类的步骤：

1. 打开KNIME，导入数据集。在“File”菜单中选择“Import KNIME Workflow”，然后选择“Example Workflows”中的“03_Data_Access/01_Read_Write_Data/01_Read_CSV_File.knwf”示例工作流，该工作流可以帮助您导入CSV格式的数据集。

2. 添加K-Means节点。在工作流程中，点击“Node Repository”选项卡，然后在搜索框中输入“K-Means”来查找K-Means节点。将节点拖放到工作流程中。

3. 配置K-Means节点。双击K-Means节点以打开其配置窗口。在“Input Ports”选项卡中，选择要聚类的列。在“Settings”选项卡中，设置要聚类的簇数、迭代次数、初始聚类中心、距离度量方法等参数。您可以根据需要调整这些参数。

4. 运行工作流程。点击工作流程中的“Execute”按钮，KNIME将开始执行工作流程。在K-Means节点完成聚类后，您可以在“Output Ports”选项卡中找到聚类结果。

5. 查看聚类结果。将聚类结果连接到“Table View”节点，然后运行工作流程。在“Table View”节点中，您可以查看聚类结果并对其进行进一步的分析和处理。

希望这些步骤对您有所帮助！