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海洋中的声速剖面是影响水声设备效能的重要环境因素之一，声速剖面的自动分类和区划对海洋环境的应用意义重大。依据浅海30分方区按月统计声速剖面，通过归一化处理和Akima差值采样，建立了各方区按月归化后声速剖面的分层梯度样本集，并应用多种系统聚类算法分别对分层梯度样本集进行分析：计算各种算法在不同聚类数水平下聚类结果的总的类内离差和，依据总的类内离差和变化曲线拐点对应的聚类数目，结合分类结果确定浅海声速剖面最优聚类数目。对大量历史统计声速剖面数据的分析结果表明，该方法得到的聚类结果与人工经验分类结果吻合较好。