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聚類分析作為對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種重要手段，是根據(jù)使得各簇內(nèi)對(duì)象的相似性最大化和簇間對(duì)象的相似性最小化的基本原則， 將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象劃分為緊密而獨(dú)立的簇集;目前，聚類分析被廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、生物信息學(xué)等領(lǐng)域，是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)非常活躍的研究分支。目前，學(xué)術(shù)界已經(jīng)提出了許多不同類型的聚類算法， 主要包括：劃分方法、層次方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法和基于模型的方法， 這些方法根據(jù)自身的不同特點(diǎn)應(yīng)用于不同的領(lǐng)域中。其中，k-means 是經(jīng)典的劃分方法，優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單和收斂速度快， 但是 k 值的預(yù)先未知性及初始中心位置選擇的隨機(jī)性都將產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果， 進(jìn)而導(dǎo)致結(jié)果簇集的不確定性; 而層次聚類算法具有較好的聚類質(zhì)量， 但是較高的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度使得其難應(yīng)用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中。鑒于 k-means 方法和層次方法在處理聚類分析問題上的優(yōu)勢(shì)和缺陷，Chen Tung-Shou 等人將層次方法和劃分方法結(jié)合起來， 提出了 H-K 聚類算法（Hierar－ chical k-means ），其思想是：首先采取層次聚類算法獲取初始信息（如簇?cái)?shù)目，初始聚類中心），然后使用 k-means 聚類算法進(jìn)一步完善聚類過程。
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