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在静电场中质心位于静电平衡或那些能够被接受的平衡位置处，基于这一思想提出了一种发现簇中心的新方法。根据静电场中电荷间的引力作用来确定质心位置，然后根据相应的准则（如最小距离准则等）使用选定的质心对数据点进行聚类。最后将提出的方法与K—means算法进行实验对比，结果表明该方法克服了K—means算法存在的问题，例如，对噪声和初始聚类中心敏感以及易于陷入局部最优等。该方法具有很高的效率，并且对多维数据集有强的鲁棒性。