好的，我们开始今天的讲座。 讲座主题：JAVA 使用 JTS 做向量聚类效果差？KMeans + 降维联合优化 大家好，今天我们来探讨一个在地理信息处理和数据分析中经常遇到的问题：使用 JTS (Java Topology Suite) 进行向量聚类，特别是使用 KMeans 算法时，效果不尽如人意的情况，以及如何通过 KMeans 与降维技术的联合优化来改善聚类结果。 一、JTS 与 KMeans 的基本概念 首先，我们简单回顾一下 JTS 和 KMeans 的基本概念。 JTS (Java Topology Suite): JTS 是一个用于创建和维护符合 OGC (Open Geospatial Consortium) 规范的几何对象的 Java 库。它提供了丰富的几何类型（点、线、多边形等）和空间操作（相交、包含、距离计算等）。在我们的场景中，JTS 主要用于存储和处理向量数据，并计算向量之间的距离。 KMeans 算法: KMeans 是一种常用的无监督聚类算法。它的目标是将数据集分成 K 个簇，使得每个数据点都属于距离其最近的簇中心所代表的簇。算法流程如下： 随机选择 K …