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研讨了数据挖掘中K-means聚类算法,在继承经典K-means算法的优点和基于最大最小距离的方法基础上实现了算法的改进,改进后的算法可根据欧氏距离度量的方法自动确定聚类中心个数K值,并能够识别数据对象中存在的孤立点和噪声,经过实验证明改进后的算法在执行效率、稳定性和K值确定方面都优于K-means算法.