human: 解释 K-Means 聚类算法。
 bot: K-Means 聚类算法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不同的簇。该算法的基本思想是通过迭代地调整簇的中心点来最小化样本与中心点之间的距离。具体而言，算法首先随机选择 K 个中心点，然后迭代地执行以下步骤：1. 计算每个样本与各个中心点之间的距离；2. 将每个样本分配到距离最近的中心点所对应的簇中；3. 更新每个簇的中心点为该簇中所有样本的平均值；4. 重复步骤 1-3，直到簇的分配不再改变或达到预定的迭代次数。K-Means 聚类算法的优点是简单、易于实现，并且在处理大规模数据集时具有较高的效率。然而，该算法对初始中心点的选择敏感，且对异常值和噪声较为敏感。