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聚类分析的应用很广泛,传统的K-means算法要求事先给定k值,限制了很多实际的应用,由于聚类的质量主要考察类内的紧凑性和类间的距离,提出了均衡化的评价函数,使用最近邻搜索算法减少算法的计算量,不仅自动生成聚类的数目,同时均衡了类内差异和类间差异对于聚类结果的影响,实验结果证明改进的K-means算法的有效性。