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聚类是一种重要的数据挖掘技术。长期以来，寻求更为准确的聚类近似算法一直是科学工作者工作重点之一。为了更为精确地解决聚类问题，在K-means算法的研究基础上本文提出了点对多重归约算法的思想，并设计了基于距离排序的点对多重归约算法。该算法和K-means算法进行比较的结果，说明了该算法在聚类研究中的可行性。