【摘 要】
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K-means聚类算法简单快速，应用极为广泛，但是当处理海量数据时，时间效率仍然有待提高。当一个数据点远离一个聚类时，就没必要计算这两者之间的精确距离，以确定该数据点不属于这个
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究计划基金项目(03KJD51002)。
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K-means聚类算法简单快速，应用极为广泛，但是当处理海量数据时，时间效率仍然有待提高。当一个数据点远离一个聚类时，就没必要计算这两者之间的精确距离，以确定该数据点不属于这个类。应用三角不等式原理对其进行了改进，避免了冗余的距离计算。实验结果表明，改进之后在速度上有很大程度的提高，数据规模越大，改进效果越明显，且聚类效果保持了原算法的准确性。
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