K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成 K 个簇。该算法的基本思想是通过迭代将数据点分配到最近的质心，然后更新质心位置，直到达到收敛条件。K-均值（K-Means）聚类算法的原理如下：K-均值算法通过不断迭代更新簇中心和重新分配数据点的过程，使得簇内数据点的相似度最大化，簇间的相似度最小化。最终，得到 K 个簇，每个簇包含一组相似的数据点。需要注意的是，K-均值算法属