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Kmeans是一种经典聚类算法,应用范围很广。但该算法有着自身的一些缺点,如不能消除离群点的影响,对初始聚类中心的选取敏感,聚类结果不稳定等。本文基于单点密度来屏蔽离群点和选取初始聚类中心,达到优化Kmeans的目的,该算法简称SDKmeans（Single density kmeans）。实验证明,SDKmeans算法能获得较好较稳定的聚类结果。