K-means clustering è un algoritmo di apprendimento non supervisionato utilizzato per identificare i cluster in un set di dati. Funziona selezionando prima in modo casuale i punti nel set di dati e quindi raggruppando i punti vicini in cluster. L'algoritmo quindi trova la media di ciascun cluster e la usa come nuovo centro del cluster. Il processo viene quindi ripetuto fino a quando i centri del cluster non si muovono più, a quel punto il clustering è completo.
Riassumi le caratteristiche chiave di un algoritmo di clustering K-means