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为了提高分类型数据集聚类的准确性和对广泛数据集聚类的适应性,引入3种核函数,再利用基于山方法的核K-means作分类型的数据聚类,核函数把分类型数据映射到高维特征空间,从而给缺乏测度的分类型数据引入了数值型数据的测度。改进后用多个公开数据集对这些方法进行了实验评测,结果显示这些方法对分类型数据的聚类是有效的。