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针对经典的K-means算法不支持数据对象中维的权重的问题提出了改进算法。改进算法给出了新的类内距离的计算公式,式中包含了维的权重,使不同维的重要性在聚类过程中得到体现。对K-means算法中心点计算方法进行了改进,充分利用上一次计算结果,使计算中心点的时间复杂度由O(n)下降为O(1),提高了算法的性能。