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k-means算法是经常使用的一种聚类算法，但是易受聚类个数k的影响，其性能主要取决于k值优化，因此对近年来k-means算法的研究现状与进展进行总结。对较有代表性的k值优化的k-means算法，从思想、关键技术等方面进行分析概括，并选用著名数据集对一些典型算法进行了测试，主要从同一个数据集、不同的k值优化情况进行对比分析．上述工作将为聚类分析和数据挖掘的研究提供有益的参考．