我想了解一下为什么K-均值算法被认为是一种聚类算法。我已经看了一些资料，但还是不太明白。我的理解是，K-均值算法首先要随机初始化每个点的簇，然后通过不断迭代，将每个点分配到距其最近的簇中，最终得到K个簇的聚类结果。但为什么这被称为聚类算法呢？有哪些应用场景？希望有经验的朋友给予帮助和解答。
K-均值算法被认为是一种聚类算法，是因为它能够将数据点根据它们的相似性分组成不同的簇。在K-均值算法中，需要指定簇的数量K，然后随机初始化每个数据点的簇，不断迭代直到达到停止条件。迭代的过程中，根据每个数据点与各个簇中心之间的距离，将其分配到距离最近的簇中心所属的簇中。这个过程会不断重复，直到所有点都被分配到最终的簇中。
K-均值算法的应用非常广泛，例如将顾客分成不同的市场细分、将文本聚类成相似的主题、将图像聚类成相似的颜色区域等。算法的主要优点是简单易用，并且可扩展性好，能够处理大型数据集。但也存在一些缺点，例如需要先指定簇的数量K、对初始点的选择敏感、容易陷入局部最优等。
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