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模糊C-球壳聚类算法（FCSS）广泛应用于模式识别与机器学习领域。传统FCSS算法采用梯度法和交替寻优策略来求解,因此对初始值比较敏感,往往只能得到模型的局部极值点,从而影响聚类的效果,甚至使所采用的方法失效。将粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）与传统FCSS算法相结合,得到一种有效的混合球壳聚类算法PSO-GA-FCSS,数值实验结果表明新算法的性能优于FCSS算法、遗传算法与FCSS相结合的算法GA-FCSS以及粒子群算法与FCSS相结合的算法PSO-FCSS。