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传统的K-means算法敏感于初始中心点的选取,并且无法事先确定准确的聚类数目k,不利于聚类结果的稳定性。针对传统K-means算法的以上不足,提出了基于全局中心的高密度不唯一的新方法——NDK-means,该方法通过标准差确定有效密度半径,并从高密度区域中选取具有代表性的样本点作为初始聚类中心。此外算法针对最高密度点不唯一的情况进行特别分析,选取距离全局中心最远的点集作为最优的初始中心点集合。在NDK-means算法基础上结合有效性指标BWP对聚类结果进行分析,从而解决了最佳有效聚类数目无法事先确定的不