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介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法，并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足，给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点，然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验和应用。结果表明，改进后的算法比较稳定、准确，受孤立点和随机选择初始聚类中心的影响也有所降低。