K-均值聚類是一種常用的無監督學習算法，用于將具有相似特征的數據點聚集到一起。以下是K-均值聚類算法的步驟及其優缺點：

K-均值聚類算法步驟：

1. 初始化：隨機選擇K個點作為初始的聚類中心。
2. 分配數據點：將每個數據點分配到與其最近的聚類中心。
3. 更新聚類中心：重新計算每個聚類的中心點，即將每個聚類中所有數據點的平均值作為新的聚類中心。
4. 重復步驟2和3，直到聚類中心不再發生變化或達到預定的迭代次數。

優點：

1. 簡單易理解：K-均值聚類是一種直觀的聚類算法，易于實現和理解。
2. 高效：對于大型數據集，K-均值算法通常具有較高的計算效率。
3. 可擴展性：適用于處理大規模數據集，且具有較好的可擴展性。

缺點：

1. 對初始聚類中心敏感：K-均值依賴于初始聚類中心的選擇，不同的初始中心可能會導致不同的聚類結果。
2. 對異常值敏感：異常值會影響聚類中心的計算，進而影響最終的聚類結果。
3. 需要預先指定聚類數目K：對于不確定K值的情況，需要進行一定的實驗或采用其他方法進行確定。

總的來說，K-均值聚類是一種常用且有效的聚類算法，但在應用時需要注意初始聚類中心的選擇、異常值處理和確定聚類數目等問題，以避免算法的局限性。