如何有效地选取降低到已知点的平均距离的点？

要有效地选取降低到已知点的平均距离的点，可以使用以下方法：

1. K-means算法：K-means是一种常用的聚类算法，可以将数据集划分为K个簇。在这个问题中，可以将已知点作为聚类中心，然后使用K-means算法找到离这些中心最近的点，作为降低平均距离的点。
2. 最小生成树算法：最小生成树算法可以找到连接所有点的最小总权重的树。在这个问题中，可以将已知点作为树的节点，然后使用最小生成树算法找到连接这些节点的最小总权重的树，树上的其他节点即为降低平均距离的点。
3. 近似算法：如果数据集非常大，上述算法可能会变得非常耗时。在这种情况下，可以使用近似算法来快速选择降低平均距离的点。例如，可以使用贪心算法选择距离已知点最近的点，直到达到所需的平均距离。
4. 应用场景：这种问题在很多领域都有应用，例如网络规划、传感器布置、位置定位等。通过选择降低平均距离的点，可以提高系统的效率和准确性。

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