K-means算法是一种经典的聚类分析方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。它通过将数据集划分为K个簇，使每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的差异尽可能大。简单来说，就是让“同类相聚，异类分离”。💻

首先，选择初始的K个质心（centroid）。然后，计算每个数据点到质心的距离，并将其分配给最近的簇。接着，重新计算簇的质心位置，重复上述步骤直到质心不再变化或达到预设迭代次数。✨

例如，假设我们有以下数据点：(2, 10), (2, 5), (8, 4), (5, 8), (7, 5), (6, 4)。如果设置K=2，经过几次迭代后，最终可以得到两个簇：{(2, 10), (2, 5)} 和 {(8, 4), (5, 8), (7, 5), (6, 4)}。💡

K-means算法虽然简单易用，但对初始质心的选择较为敏感，可能陷入局部最优解。因此，在实际应用中，通常需要多次运行以确保结果的稳定性。🌈

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