K-means 算法是一种广泛应用的无监督学习算法，用于将数据划分为 K 个聚类。在 Java 中实现 K-means 算法时，可以通过以下几种方法来提高计算精度：
- 增加迭代次数：默认情况下，K-means 算法会进行一定次数的迭代（通常为 100 次）。增加迭代次数可以使算法更充分地收敛，从而得到更精确的结果。但需要注意的是，过高的迭代次数可能会导致算法陷入局部最优解，因此需要权衡迭代次数和收敛速度。
- 使用更好的初始化方法：K-means 算法的初始聚类中心对算法的收敛结果有很大影响。可以使用 K-means++ 等更好的初始化方法，以获得更均匀分布的初始聚类中心，从而提高算法的计算精度。
- 调整算法参数：K-means 算法中的一些参数（如 K 值、距离度量方式等）也会影响算法的计算精度。可以根据具体问题和数据特点，调整这些参数以获得更好的结果。
- 使用更先进的优化算法：在实现 K-means 算法时，可以考虑使用更先进的优化算法（如梯度下降法、共轭梯度法等），以提高算法的收敛速度和计算精度。
- 处理异常值和噪声数据：异常值和噪声数据会对 K-means 算法的计算结果产生较大影响。在应用算法之前，可以对数据进行预处理，例如通过剔除异常值或使用平滑滤波等方法去除噪声数据，从而提高算法的计算精度。
需要注意的是，提高计算精度可能会增加算法的计算复杂度和时间开销。因此，在实际应用中，需要根据具体问题和数据特点，权衡计算精度和算法效率之间的关系。