K-Means是一种常用的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类分析。本文将详细讲解K-Means的数学原理，包括目标函数和算法的迭代过程，阐述算法如何通过迭代优化簇的质心位置达到分类目的。同时，文章将使用Python从零实现一个完整的K-Means聚类算法，包括手动初始化、距离计算、簇的更新等步骤。通过详细的代码和中文注释，本文帮助读者深刻理解K-Means算法的本质和实现过程，最终展示如何使用该算法进行数据聚类和分析。