K-均值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K个不重叠的类别。该算法通过计算样本之间的距离来确定样本之间的相似度，并根据相似度将样本划分到最近的类别中。以下是K-均值聚类算法的步骤：

1. 初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者根据经验选择的点。
2. 计算每个样本与聚类中心之间的距离，并将样本分配给距离最近的聚类中心。
3. 更新每个聚类的中心点，将其设置为该聚类中所有样本的平均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-均值聚类算法的优点包括：
1. 算法简单且易于实现。
2. 效率高，适用于大规模数据集。
3. 对于数据集中的球状聚类效果较好。

然而，K-均值聚类算法也存在一些缺点：
1. 需要提前确定聚类的数量K，而K的选择对聚类结果有重要影响。
2. 对于非球状聚类或具有不同尺度的聚类效果不佳。
3. 对于数据集中存在噪声和异常值的情况下表现较差。
4. 算法对于初始聚类中心的选择敏感，可能陷入局部最优解。

总的来说，K-均值聚类算法是一种简单而高效的聚类算法，适用于处理大规模数据集和球状聚类。但在实际应用中需要注意确定聚类数量K和选择初始聚类中心的策略，以及其对非球状聚类和噪声的敏感性。