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针对传统K-means算法易受初始聚类中心和异常数据的影响等缺陷，利用萤火虫优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势，对K-means算法的初始聚类中心进行优化，并通过引用一种加权的欧氏距离，减少异常数据等不确定因素带来的不良影响，提出了一种基于萤火虫优化的加权K-means算法。该算法在提升聚类性能的同时，有效增强了算法的收敛速度。在实验阶段，通过UCI数据集中的几组数据对该算法进行了聚类实验及有效性测试，实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性。

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