请说明K-means算法的基本流程，并用Python实现K-means聚类，最后分析其常见改进方法。
考察说明
考察K-means算法的理解、编码实现能力及对算法局限性和改进方向的掌握
回答思路
- 清晰阐述K-means的初始化、迭代分配、更新中心点的完整流程
- 能独立用Python实现K-means，包括距离计算、中心点更新和收敛判断
- 分析K-means对初始中心选择的敏感性及K值选取问题
- 说明至少一种改进方法，如K-means++、二分K-means或ISODATA
- 讨论算法对异常点和高维数据的局限性
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