本文针对传统K-Means算法中K值选择和初始中心点敏感的问题，提出一种改进方法。通过优化K值的确定方式和改进初始中心点的选择策略，提高了聚类效果和算法稳定性。实验结果表明，该方法在多个数据集上均取得了更好的聚类性能。
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