K-Means聚类的原理及步骤

K-Means聚类是一种基于距离度量的聚类方法，其主要原理是将n个数据对象划分为k个簇，使得簇内的对象相似度较高，而簇间的相似度较低。

K-Means聚类的步骤如下：

1. 随机选取k个数据对象作为初始质心；
2. 对于每个数据对象，计算其与k个质心的距离，并将其归入距离最近的簇；
3. 对于每个簇，重新计算其质心位置；
4. 重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或者达到预设的最大迭代次数。

K-Means聚类的优缺点：

优点：
1. 算法简单，易于实现；
2. 对于大量数据集，其计算速度较快；
3. 聚类效果较好。

缺点：
1. K值需事先确定，不同的初始质心可能会得到不同的聚类结果；
2. 对于不同密度和尺寸的簇，聚类效果不佳；
3. 对于异常值敏感，可能导致聚类结果偏差。