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中文摘要：
众所周知，K-means（以下简称KM）对初始点十分敏感．本文提出了一种新的初始化KM的方法，它先估计出k个类的特征中心的位置，然后用估计出的特征中心来初始化KM．在人工数据集和真实数据集上的实验表明，本文的方法所得到的结果要好于其他一些初始化KM的方法．
英文摘要：
It is well known that K-means algorithm （KM） is very sensitive to the initial conditions. In this paper, we propose a new method to initialize KM. It estimates the eigencenters of the k clusters, and initializes KM with these estimated eigencenters. Experiments on the artificial data set and the real data set show that our method significantly outperforms other initialization methods.
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