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中文摘要：
提出了一种新的初始化K-means的聚类算法，该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心，从初始聚类中心出发，应用K—means聚类算法，得到聚类结果．实验表明，该算法能产生高质量的聚类结果、较少的迭代次数，优于K—means算法中传统的聚类中心初始化算法．
英文摘要：
A new method of finding the initial center of K-means algorithm is given. It first estimates the cluster center; and then initializes the K-means algorithm with the estimated center. The experiment demonstrates that the new method can produce high quality cluster result and is superior to the initialization method of cluster centers.
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