K-means聚类算法是一种广泛应用的基于原型的聚类方法。它涉及到两个关键参数：K（期望的簇数量）和均值。算法流程包括初始化质心、划分簇和更新质心。K值的选择对簇划分有显著影响。初始质心可以通过主观选择、随机选择或其他方法确定。聚类质量通常由误差平方和（SSE）衡量。然而，空簇和离群点处理是K-means面临的问题，可能导致SSE偏大。文章还提供了MATLAB实现的代码示例。
额…想了很久不知道写什么好。最后还是觉得写K-means聚类算法好了。
K-means聚类算法，也就是K均值算法，是基于原型的聚类（prototype-based clustering）中一种非常古老的，广泛使用的聚类算法。
粗略来说，K-means算法的大概流程如下：
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