针对K-Means聚类算法依赖于初始聚类中心选择的问题，利用鲸鱼优化算法易于获取全局最优解及快速收敛性的优势，结合分布式框架的并行优势，提出了一种基于Flink的鲸鱼优化K-Means聚类算法。通过鲸鱼优化算法对领头鲸迭代更新、优化位置，用算法的最优解作为聚类中心替代K-Means算法的随机聚类中心，改进后的算法聚类效果较好、收敛速度快，有效结合了智能算法及分布式框架的优势。
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