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聚类分析是空间数据挖掘的主要方法之一。传统聚类算法忽略了真实世界中许多约束条件的存在，而约束条件的存在会影响聚类结果的合理性。在分析K中心聚类方法易陷入局部极小值和对初始值敏感的基础上，提出了一种新的聚类方法——基于粒子群优化的带障碍约束空间聚类方法。实验结果表明，该聚类方法不仅使得聚类结果更具实际意义，而且在全局寻优能力方面明显优于K中心聚类方法，且有较快的收敛速度。