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针对现有直觉模糊核 c-均值（intuitionistic fuzzy kernel c-means，IFKCM）聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优解及收敛速度慢等缺陷，汲取了粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法优势，对初始聚类中心进行优化，提出了基于粒子群优化的直觉核 c-均值（particle swarm-based intuitionistic fuzzy kernel c-means，PS-IFKCM）聚类算法，选取4组标准数据集实际样本数据对算法的有