你能告诉我KMeans聚类的基本原理和使用场景吗？请按照以下要求回答：1. 答案分为两段；2. 第一段简述KMeans聚类的基本原理，不少于50字；3. 第二段介绍KMeans聚类的使用场景，不少于50字；4. 整个回答不少于150字。
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KMeans聚类是一种无监督学习方法，其基本原理是通过迭代将数据集划分为K个簇，每个簇由其质心来表示。算法首先随机选择K个点作为初始质心，然后将每个数据点分配给最近的质心所在的簇。随后，计算每个簇的新质心，即簇中所有点的平均位置，并重复分配和更新过程，直至质心不再显著变化或达到最大迭代次数，从而达到数据的紧凑聚类。KMeans算法因其简洁高效，在数据挖掘和机器学习中被广泛应用。
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