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文档摘要

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请简要叙述K-Means算法的流程。

K-Means算法是基于距离的聚类算法，核心思想是将数据点分配到距离最近的簇中，并通过迭代调整簇中心以最小化簇内均方差。具体流程如下：

（1）初始化质心：从样本数据中随机选取K个点作为初始聚类中心。

（2）分配样本：计算每个样本点到所有质心的距离，将样本分配到距离最近的质心所在的簇。

（3）更新质心：对每个簇，计算所有样本点的均值，作为新的质心。

（4）迭代收敛：重复步骤2-3，直到质心不再变化或达到最大迭代次数，最终输出簇划分结果。

请简要叙述K-Means算法中K的选取是否会对聚类结果造成影响，并给出几种选取K的方法。

（1）影响