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针对传统K-means算法不能自动确定初始聚类数目k和谱聚类算法对参数敏感的问题，提出了一种基于谱聚类的K-means（PK-means）算法。该算法在对k值选取时进行了创新改进，将计算所得的高密度数据点按规律排序，选择密度点前96％的进行聚类，可以以较高的准确率取得聚类数目k，同时采用了不受参数影响且稳定性更高的基于谱聚类模糊的相似性度量方法，利用FCM算法求隶属度矩阵确定数据点间的相似性。应用PK-means算法、K均值算法与密度敏感的谱聚类算法（DSSC）进行了多维非线性数据处理的测试实验。实验结果