K-均值聚類算法是一種常用的無監督學習算法，用于將數據集劃分為K個簇或聚類。它的基本思想是通過迭代將數據點分配到簇中，使得每個數據點都屬于最近的簇中心，并且使得簇內的數據點之間的距離最小化。

算法步驟如下：
1. 初始化K個簇中心。
2. 對于每個數據點，計算其與每個簇中心的距離，并將其分配到距離最近的簇中心所代表的簇。
3. 對于每個簇，重新計算該簇的中心位置。
4. 重復步驟2和3，直到滿足停止條件，例如達到最大迭代次數或簇中心不再發生變化。

K-均值聚類算法的優點包括：
1. 簡單易懂、易于實現和解釋。
2. 可以應用于大規模數據集。
3. 對于正常分布的數據，聚類效果較好。

然而，K-均值聚類算法也存在一些缺點：
1. 對于非球形簇結構的數據，聚類效果可能較差。
2. 需要提前指定簇的數量K，而實際應用中往往無法事先確定。
3. 對初始簇中心的選擇敏感，不同的初始值可能導致不同的聚類結果。
4. 對數據點的初始分配較為敏感，可能陷入局部最優解。

為了克服K-均值聚類的一些缺點，還有一些改進的算法被提出，如K-均值++算法用于改進簇中心的初始化，K-均值++算法選擇合適的初始簇中心，提高了算法的魯棒性。另外，還有一些基于密度的聚類算法，如DBSCAN和層次聚類算法，可以應對非球形簇結構的數據。