K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中常用的无监督学习方法,将数据点分为K个不同的簇。该算法通过迭代寻找最优簇中心,确保每个数据点到其所属簇中心的距离最小化。在三维空间中,K-means算法可以通过直观的颜色编码方式展示不同簇的数据点分布,从而帮助分析和评估其聚类效果。选择合适的K值、初始中心和数据分布假设是使用该算法时需要考虑的关键因素。