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随着信息技术的飞速发展，需要处理的数据量急剧增长，聚类算法的研究面临着海量数据分析和处理的挑战。对K-means聚类算法的优化进行了深入的研究，提出了首先选定初始聚类中心的并行K-means聚类算法。对不同大小的数据集进行测试实验，证明该优化算法具有更好的时间性、正确性和稳定性，适合于海量数据的分析和处理。