【摘 要】
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传统的K．means算法只能识别出类似球形的数据集，传统的MST聚类算法虽然能识别任意形状的数据集，但对噪声和异常点十分敏感，由此提出了一种将K-means聚类与MsT聚类相结合的聚类算
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2013GXNSFAA019336);广西自然科学基金项目(2013GXNSFBA019280);广西壮族自治区教育厅项目(201203YB124);广西科技大学科学基金(校科自1261128)
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传统的K．means算法只能识别出类似球形的数据集，传统的MST聚类算法虽然能识别任意形状的数据集，但对噪声和异常点十分敏感，由此提出了一种将K-means聚类与MsT聚类相结合的聚类算法。此算法先使用K．means算法将数据分割成多个小的类似球形的数据集，然后对各个小的数据集的均值点采用MST聚类算法进行聚类分析。实验证明此算法具有较好的抗干扰性，并且可以识别出任意形状分布的数据集。为了评价聚类算法的性能，文中同时提出了一种新的聚类质量评价函数，实验证明此评价函数是有效的。
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