全局k-means算法，可有效解决传统k-means算法受初始点影响的缺陷，该方法可获得数据稳定的聚类结果。

展示了如何生成一个随机无标度网络图，基本结构分析，包括度分布、聚类系数等。观察两种类型的攻击对网络的影响：随机攻击（所有的几点有相同的概率从网络中删除）、有目标地选择连接度最大的节点（节点度最大的节点从网络中删除）。(Shows how to generate a random scale-free network graph, basic structural analysis, including degree distribution, clustering coefficients, e

k means 聚类算法，适用于供应链，物流，选址等配送中心或需求点的筛选聚类(It applies for the field of supply chain, logistics, hub location to cluster the Dcs or demand points.)