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K-中心点聚类算法对噪声和孤立点的敏感性小,比较适用于增长速度快、更新频繁的电子地图数据,但K-中心点聚类算法初始中心点的选择会直接影响算法的稳定性和准确性,容易陷入局部最优解,从而影响聚类效果。提出一种基于改进K-中心点的电子地图数据质量检查算法,通过对样本数据集进行网格划分,结合样本密度信息选取初始中心点,解决了算法依赖样本数据实际分布的问题。评估实验结果表明,改进算法较K-中心点算法正确率提升了9.56%,效率提升了56.33%。