K-means算法是一種廣泛使用的疊代聚類分析算法，其基本原理和步驟如下：
初始化。隨機選擇K個數據點作為初始聚類中心。
樣本分配。計算每個數據點與這K個聚類中心的距離（通常使用歐氏距離），並將每個數據點分配給最近的聚類中心，從而形成聚類。
更新聚類中心。對於每個聚類，計算所有數據點的平均值，並將該平均值設為新的聚類中心。
疊代過程。重複上述樣本分配和聚類中心更新步驟，直到滿足某個終止條件，例如所有聚類中心不再發生變化，或達到預設的疊代次數。
K-means算法的優點是簡單快速，適用於大量數據，但也有一些缺點和限制，例如需要預先定義聚類數量K，且可能陷入局部最優解。此外，K-means算法對於異常值和噪聲比較敏感，可能會影響聚類效果。