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本文在综合分析基于划分的聚类方法(K 均值)和层次凝聚聚类算法各自优缺点的基础上，同时借鉴前人对算法改进的各种混合聚类方法，提出了一种聚类质量更好的改进的分阶段混合聚类算法 IHCA (Improved Hybrid Clustering Algorithm)，给出改进方法IHCA的策略思想、算法描述及性能分析，最后通过基于二维数据空间的模拟样本数据的实验验证该改进算法的有效性和合理性，在某些方面应用性能优于原算法。
IHCA算法实现主要分四个步骤完成。第一步：应用改进的层次凝聚算法进行初始聚类，相似性度量选择簇质心之间的距离，利用相似性度量阈值f来控制生成的初始子簇数，其主要步骤为：(1)由p维空间的n个数据点的数据矩阵分别计算各点之间的欧氏距离，得到一个相异度矩阵，只存储上三角，将每个数据点作为单点簇并生成聚类特征，并计算相似度量阈值f．(2)将相异度矩阵的上三角距离数据按升序排序并得到一个序列；(3)根据已排序的距离序列的顺序 d[I,j](1≤i
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