K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成K个簇。以下是K-均值聚类算法的工作流程：
1. 初始化：随机选择K个聚类中心点。
2. 分配数据点：对于每个数据点，计算其与每个聚类中心之间的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心。
3. 更新聚类中心：对于每个聚类簇，计算其所有数据点的均值，更新聚类中心。
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或达到指定的迭代次数。
K-均值聚类算法的优点包括：
1. 简单易实现：K-均值聚类算法是一种简单的聚类算法，容易理解和实现。
2. 可解释性强：K-均值聚类算法生成的簇划分结果相对直观，易于解释和理解。
3. 计算效率高：K-均值聚类算法具有较低的计算成本，适用于处理大规模数据集。
K-均值聚类算法的缺点包括：
1. 对初始聚类中心敏感：K-均值聚类算法对初始聚类中心的选择敏感，不同的初始选择可能会导致不同的聚类结果。
2. 需要预先指定簇的数量K：K-均值聚类算法需要预先指定簇的数量K，而不同的K值可能会导致不同的聚类结果，且通常需要进行多次试验选择最佳的K值。
3. 受离群点的影响：K-均值聚类算法对离群点（异常值）敏感，离群点可能会影响聚类中心的计算结果。
总结来说，K-均值聚类算法是一种简单且常用的聚类算法，适用于处理大规模数据集。然而，它对初始聚类中心的选择和簇的数量K的指定敏感，且对离群点敏感，需要谨慎使用。