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基于万有引力原理提出一种新的聚类算法.新算法假定样本元素间的聚类动力取决于元素所在的位置以及所属聚类团.对于初始产生的聚类团利用模糊c均值聚类算法的部分改进步骤调整各元素相对于临时聚类中心的模糊权值,最后产生c个不同的聚类团.实验结果证明该算法具有较好的聚类效果,特别是当数据分布具有非凸结构形式时其聚类效果明显优于模糊c均值(FCM)聚类算法.