K-means聚类算法是一种常见且简单的聚类算法，用于将一组数据点划分为K个不同的簇。它的工作原理如下：

    1. 初始化：首先，从数据集中随机选择K个点作为初始的质心（簇中心）。

    2. 分配：对于每个数据点，计算其与每个质心之间的距离，将数据点分配给与其距离最近的质心所对应的簇。

    3. 更新：对于每个簇，计算其中所有数据点的平均值，将该平均值作为新的质心。

    4. 重复步骤2和3：重复执行步骤2和步骤3，直到达到某个终止条件，例如迭代次数达到上限或者质心的变化不大。

    5. 输出结果：当算法终止时，每个数据点都被分配到一个最终的簇中。

    这个过程可以通过最小化簇内的平方误差和（SSE）来实现，即将每个数据点与其所属簇的质心之间的距离的平方进行求和。

    K-means算法的主要优点是简单易用，计算效率较高。然而，它也有一些局限性：

    1. 需要预先指定簇的数量K，这对于一些场景来说可能是困难的。

    2. 对初始质心的选择敏感，不同的随机初始化可能导致不同的聚类结果。

    3. 对于不同形状、大小的簇，K-means可能产生不理想的结果。

    为了克服这些问题，还有一些改进的版本，如K-means++初始化方法，以及采用其他距离度量的算法。