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在处理大数据集聚类初始化问题时，随机子样法是一种重要的数据约简操作。对随机取样的过程、特征及缺陷进行了分析，提出一种基于KD树子样的聚类初始化方法。该方法利用KD树将样本空间以递归方式细分成多个子空间，并分别在各子空间中随机取样形成KD树子样，有效避免了随机子样分布有偏的不足，使得子样中好的聚类初始点也能很好的表达整个数据集的聚类结构。仿真结果表明，该方法选择的聚类初始点更加接近期望的聚类中心，能获得更高的聚类精度。