human: 比较和对比两种不同的机器学习算法的特点：K-means聚类和决策树。
 bot: K-means聚类是一种基于数据点之间的相似性进行聚类的算法。它通过迭代的方式不断更新簇中心，直到达到收敛条件。K-means聚类算法可以自动确定簇的数量，但对于初始簇中心的选择敏感。决策树是一种基于树状结构的算法，它通过一系列的判断条件将数据点分为不同的类别或进行回归预测。决策树算法可以处理离散型和连续型数据，且对于非线性关系的建模效果较好。然而，决策树容易过拟合，需要进行剪枝等操作来提高泛化能力。