给定一份兴趣爱好问卷，请使用无监督学习算法将受访者聚类为不同的兴趣爱好群体，并输出每个群体的受访者数量。


提供包含每个受访者兴趣爱好的表格，例如第一个受访者的兴趣爱好为["阅读","电影","旅游"]。
可以使用聚类算法进行无监督学习来将受访者聚类为不同的兴趣爱好群体。其中，K均值聚类是一种常用的聚类算法。具体实现过程如下：

1. 首先将每个受访者的兴趣爱好转化为数值特征，比如使用“独热编码”来将每个兴趣爱好映射为一个二进制数。比如，如果该受访者的兴趣爱好包括["阅读","电影"]，则对应的数值特征为[1, 1, 0, 0, …, 0]，其中第1个和第2个位置为1，其余位置都为0，表示“阅读”和“电影”这两个兴趣爱好被选中了。

2. 然后使用K均值聚类算法，将受访者聚类为不同的群体。K均值聚类需要指定聚类个数K，即把受访者分为K个兴趣爱好群体。聚类过程中，要不断更新每个受访者被分配到的群体，直到群体中心不再发生变化。每个群体的中心需要用该群体的所有受访者的平均值来计算。

3. 最后输出每个群体的受访者数量即可。

需要注意的是，K均值聚类算法的结果可能会受到初始群体中心的位置的影响，因此需要进行多次聚类演算，以得到一个更稳定的结果。