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在负载自适应数据库系统中，负载特征化部件是关键部分，首先要对负载分类，然后根据分类的情况预测负载性能。负载的分类一般采用聚类算法，聚类算法中比较典型的就是K—means算法。但在K—means算法中，k值必须提前设定而且不能根据负载的实际情况改变，就是对算法的一个改进，使得k值动态的、能够根据负载的实际情况改变。实验结果表明，使用该算法的分类结果预测负载运行时间的准确性有明显提高。