Riassumi le caratteristiche principali di un algoritmo di clustering K-means.
La clustering K-means è un algoritmo di apprendimento non supervisionato utilizzato per identificare cluster in un dataset. Funziona selezionando in modo casuale dei punti nel dataset e raggruppando i punti vicini in cluster. L'algoritmo trova poi la media di ogni cluster e la utilizza come nuovo centro del cluster. Il processo viene ripetuto fino a quando i centri dei cluster non si spostano più, momento in cui la clustering è completa.