K-means

K-means是一种常用的无监督学习算法，主要用于数据的聚类分析。该算法的基本思想是：通过迭代寻找数据集中K个最优的聚类中心，然后将每个数据点分配到离其最近的聚类中心所代表的类别中，不断迭代优化直至收敛。K-means算法简单、高效，适用于处理大规模的数据集。然而，它也存在一些缺点，如对初始聚类中心的敏感性较高，容易陷入局部最优解；同时，对于非凸形状的数据集，K-means算法可能无法得到较好的聚类效果。因此，在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的聚类算法。