k-means算法是无监督学习的基础，但在处理复杂数据时存在局限性。为改善其性能，可以采用三种方法：1. 使用k-means++进行更智能的质心初始化；2. 利用轮廓系数确定最佳聚类数；3. 通过核方法处理非球形聚类。这些改进提高了k-means在实际数据分析中的有效性。