k均值（k-means）聚类算法是一种常用的聚类分析方法，其主要思想是将数据集中的数据点划分为k个簇，使得每个数据点都属于与其最近的簇中心所代表的簇。k均值算法的原理如下：

随机选择k个初始簇中心点。将数据集中的每个数据点分配到与其最近的簇中心所代表的簇中。更新每个簇的中心点，计算每个簇中所有数据点的均值，作为新的簇中心。重复步骤2和步骤3，直到簇中心不再发生变化或达到预先设定的迭代次数。

k均值算法通过不断地迭代更新簇中心，使得簇内的数据点之间的相似度最大化，簇与簇之间的相似度最小化，从而实现对数据集的聚类分析。最终得到了k个簇中心，每个数据点都属于其中的一个簇，实现了对数据集的聚类分析。