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大量初始聚类结果之间存在强弱不同的相似性，会给用户理解与描述聚类结果带来不利影响，进而阻碍数据挖掘后续工作的顺利展开．传统聚类算法由于注重聚类形状及空间邻接性，或者考虑全局数据分布密度的均匀性，实际中均难以解决这一类问题．为此，提出了基于分形的聚类层次优化算法FCHO（fractal-based cluster hierarchy optimization），FCHO算法基于多重分形理论，利用聚类对应多重分形维数及聚类合并之后多重分形维数的变化程度来度量初始聚类之间的相似程度，最终生成反映数据自然聚集状态