请简述K-Means聚类和主成分分析（PCA）的区别，并说明它们各自的适用场景。

回答思路

1. 准确区分K-Means（聚类）与主成分分析（降维）的本质目标
2. 说明K-Means是基于距离的聚类算法，PCA是线性降维技术
3. 能举例说明各自典型应用场景，如客户分群与特征压缩
4. 理解两者结合使用，如PCA降维后再聚类
5. 能指出K-Means对初始中心和距离度量敏感，PCA对特征量纲敏感