K-均值聚类（K-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的簇。该算法的基本思想是将数据集中的样本点划分到K个簇中，使得每个样本点与其所属簇的中心点（质心）的距离尽可能小，而不同簇之间的距离尽可能大。
**算法过程：**
1. 随机初始化K个质心；
2. 将每个样本点分配到距离其最近的质心所在的簇中；
3. 更新每个簇的质心为该簇所有样本点的平均值；
4. 重复步骤2和3，直到簇的分配不再发生变化或达到预定的迭代次数。
**优点：**
1. 算法简单且易于实现；
2. 能够有效地处理大规模数据集；
3. 在一定条件下（簇为凸形且具有相似的大小）、簇的数量较为明显时，K-均值算法表现良好。
**缺点：**
1. 需要事先指定簇的数量K，这通常需要用户的先验知识或者通过试验选取；
2. 对初始质心的选择敏感，可能陷入局部最优解；
3. 对异常值敏感，可能会影响聚类结果；
4. 对于非凸形状或大小差别较大的簇表现不佳。
因此，在实际应用中，K-均值算法通常会被用作其他聚类算法的初始化，或者在具有明显簇结构的数据集上进行快速聚类。