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针对模糊K—Means算法随机选择初始数据中心而导致的聚类效果不稳定的问题，提出了一种粒子群优化的模糊K—Means改进聚类算法。首先，定义了一个确定聚类数K和初始数据中心的算法，然后将算法得到的初始数据中心作为初始粒子，采用粒子群优化算法进行寻优获得最优数据中心，最后再使用模糊K—Means算法根据最优数据中心进行聚类。在UCI数据集上的实验结果表明文中算法能准确地实现分类，具有较强的全局寻优能力、较少的寻优时间和较快的收敛能力，能有效地解决目标分类问题。