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目的探索同时确定K-means算法的最佳聚类数K和最佳初始聚类中心的方法，使K—means算法的聚类结果尽可能地收敛于全局最优解或近似全局最优解。方法以次胜者受罚竞争学习（Rival Penalized Competitive Learning，RPCL）作为K—means的预处理步骤，以其学习结果作为K—means的聚类数和初始聚类中心并依据数据集样本自然分布定义样本密度，将此密度引入RPCL的节点权值调整，以此密度RPCL的输出作为K．means的最佳聚类数K和最佳初始聚类中心。采用UCI机器学习数据