机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种非监督学习的聚类算法。其基本思想是：将所有数据点分为k个簇，使得簇内数据点相似度较高，簇间数据点相似度较低。

算法流程：

1. 随机选择k个数据点作为簇中心；
2. 对每个数据点，根据其与簇中心的距离将其分配到最近的簇中；
3. 对于每个簇，重新计算簇中心；
4. 重复步骤2-3直到簇中心不再改变或达到最大迭代次数。

优点：

1. 算法简单，易于实现；
2. 适用于大型数据集，计算复杂度低；
3. 可以自动识别簇数。

缺点：

1. 对于存在噪声和异常值的数据集，聚类效果较差；
2. 初始簇中心的选择对结果影响较大，可能陷入局部最优解；
3. 簇的形状必须是球形，不适用于非凸形状的数据集。