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探讨了近年来提出的聚类概念与聚类过程、k中心点聚类的算法，在此基础上提出了一种基于层次数据模型的k中心聚类的改进算法。该算法一方面针对层次变量提出了相关的中值点概念；另一方面对传统k中心点算法进行了改进。最后对改进算法的复杂度进行了分析，由分析结果得出改进算法要比传统k中心点算法每次迭代耗费时间略少，但在总耗费时间上远远小于k中心点算法，大幅度提高了算法的整体性能。