Con el desarrollo creciente de las aplicaciones satelitales, las gigantescas constelaciones de satélites de órbita terrestre baja (LEO) han introducido desafíos para el servicio de retransmisión de datos. El satélite de múltiples haces no solo ofrece acceso simultáneo a un gran número de objetos, sino que también puede satisfacer los altos requisitos de datos hacia una cobertura específica de la constelación LEO. Sin embargo, el satélite de múltiples haces a menudo enfrenta el problema de desajuste de asignación de puntos y requisitos de datos, lo que puede causar un atasco de tráfico o un desperdicio de recursos. Es necesario un algoritmo de optimización en la asignación de haces de puntos para colocar automáticamente los centros de puntos con anchos de haz apropiados de acuerdo con la densidad de las demandas de tráfico y lograr la uniformidad de la ocupación de los haces. En comparación con el algoritmo convencional K-means, se introducen dos parámetros ajustables: uno para ajustar la proporción de dos componentes que componen la matriz de distancia, y el otro para establecer el número mínimo obligatorio de objetos por haz. En este artículo, se demuestra todo el proceso del método propuesto, incluida el establecimiento del modelo de constelación de satélites de órbita baja, la extracción de las características de distribución, y la implementación y evaluación del algoritmo K-means modificado. Los resultados demuestran la validez del algoritmo propuesto. Un valor mayor de con un valor relativamente menor tiende a obtener la uniformidad de la ocupación de los haces; la desviación estándar mínima de objetos por haz se logra cuando es 0.2 y es 0.8. Esto demuestra que la uniformidad de objetos por haz se puede lograr ajustando los parámetros de la matriz de determinación de distancia y el número mínimo obligatorio de objetos en cada haz. También se analiza el impacto del rango de parámetros en los resultados.