数据挖掘中，针对多维数据的时空特性，分析了传统k-means算法的局限性。通过维度简化和排除聚类前的离群点，减少数据样本复杂度和离群点对聚类结果的影响。以数据空间中各维分量的聚类中心作为初始聚类中心值。实验结果表明，改进后的k-means算法显著提高了多维数据聚类的效率和质量。
基于多维数据的初始中心维分量簇中心k-means聚类算法* (2012年)
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