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在学习过程中自动发现有用的Subgoal，对于分层强化学习有着重要的意义。文章提出了一种最小k-聚类算法，该算法能通过对在线获取的少量路径数据进行聚类的方法，抽取出有用的Subgoal；实验表明，该算法能有效地发现所有符合要求的Subgoal，较多样性密度算法和FD算法有更强的Subgoal发现能力。