K-均值聚类是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集中的样本分成 K 个不同的簇。其工作原理如下：

1. 随机选择 K 个数据点作为初始的簇中心。
2. 将每个数据点分配到距离最近的簇中心所属的簇。
3. 更新每个簇的中心，即取该簇中所有数据点的平均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。

K-均值聚类的优点包括：
1. 简单且易于实现。
2. 对大型数据集有效，计算速度相对较快。
3. 易于解释和理解聚类结果。

然而，K-均值聚类也存在一些缺点：
1. 需要事先确定簇的数量 K，不确定 K 值会影响聚类效果。
2. 对于不规则形状的簇或大小差异较大的簇，效果可能不佳。
3. 对于噪声和异常值敏感，会影响聚类结果的准确性。

总的来说，K-均值聚类是一种简单且有效的聚类算法，适用于处理大规模数据集和对聚类结果有一定要求的场景。