K-均值聚类算法是一种常见的无监督机器学习算法，它将数据集划分成K个簇，使得同一个簇的数据点相似度较高，而不同簇之间的相似度较低。其基本思想是由用户设定聚类个数K，初始化K个质心，不断迭代，将每个数据点归于最近的质心对应的簇，重新计算每个簇的质心，直到质心不再变化或达到预设的最大迭代次数。

K-均值聚类算法的优点包括：

1. 算法简单易实现，时间复杂度不高。
2. 适用于处理大规模数据集。
3. 对于数据点较密集、簇之间差异较大的数据集效果较好。

K-均值聚类算法的缺点包括：

1. 需要预先设定聚类个数K，对于不同的数据集，最优K值不同。
2. 对于数据点分布不规则或簇之间重叠的数据集，聚类效果较差。
3. 由于算法只根据欧氏距离将数据划分，对于不同的距离度量方式，聚类结果不同。

综上所述，K-均值聚类算法是一种简单易实现、速度较快的聚类算法，适用于大规模数据集。但在处理不规则数据点或簇之间重叠的数据集时，聚类效果可能较差。同时，需要根据不同的数据集设定最优的聚类个数K。