K-means 是一种高效的聚类算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。其核心思想是通过迭代优化，将相似的数据点划分为不同的簇。该算法通过迭代优化过程，可以有效地将相似的数据点划分为不同的簇，从而实现数据的自动分类和聚类。