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以Xie-Beni指标作为聚类有效性函数取得了良好的效果，但当聚类个数很大时，Xie-Beni指标将单调递减。针对此问题，分别考察改进的Hubertr统计量和聚类分离度，导出一个新的基于数据几何结构的聚类有效性函数。使得它有惟一的最大值，函数值随聚类个数增大而递减的趋势并不影响最优聚类个数的判定。实验表明，该有效性函数能够发现最优的聚类个数，对于分类结构比较明确的数据，有良好的性能，而且对模糊因子m有良好的鲁棒性。