K均值聚类算法包括以下哪几个步骤：（）A. 对于数据集中的每个数据点，计算它到每个聚类中心的距离。并将数据点分配给距离其最近的聚类中心所对应的簇。接下来，对于每个簇，重新计算聚类中心，即计算该簇中所有数据点的平均值。聚类中心现在是该簇的新中心。B. K均值聚类对初始聚类中心的选择很敏感，不同的初始聚类中心可能导致不同的聚类结果。C. 检查聚类中心是否发生变化（或变化量是否小于某个阈值）。如果没有变化（或变化量很小），则认为算法已经收敛，停止迭代。否则，返回“迭代过程”继续迭代。D. 给定簇的数量K，然后，随机选择K个点作为初始聚类中心