K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。它的基本思想是通过迭代地将数据点分配到K个不同的簇中，使得每个数据点与其所属簇的质心（簇中所有数据点的平均位置）的距离最小化。

具体步骤如下：
1. 随机选择K个初始质心。
2. 根据每个数据点与质心的距离，将数据点分配到最近的簇中。
3. 更新每个簇的质心，计算每个簇中所有数据点的平均位置。
4. 重复步骤2和3，直到质心不再变化或者达到最大迭代次数。

优点：
1. 简单易实现：K-均值算法的实现相对简单，容易理解和实现。
2. 可扩展性：K-均值算法适用于大规模数据集，可以有效处理大数据。
3. 可解释性：聚类结果相对于其他聚类算法更易于解释。

缺点：
1. 初始质心的选择对结果影响较大，不同的初始质心可能导致不同的聚类结果。
2. 对异常值敏感：对于存在离群点的数据集，K-均值算法容易受到异常值的影响，导致簇的划分不准确。
3. 需要事先确定簇的数量K，但对于复杂的真实数据集，很难确定合适的K值。

总结：
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，适用于大规模数据集和较简单的聚类问题。它具有简单易实现、可扩展性和可解释性的优点，但对初始质心的选择敏感，对异常值敏感，并且需要事先确定簇的数量K。