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分析量子势能、量子力学中粒子分布机制和分类属性数据的量子聚类CQC(Categorical Quantum Clustering)算法。针对CQC算法存在的聚类效果对聚类度量尺度β较敏感,而β的选取往往凭经验确定没有通用原则,以及对线性可分数据聚类效果显著,但对线性不可分数据不能奏效等问题,通过引入新的相异性度量测度及聚类度量尺度步长βstep,重新定义紧致性指标ICD,提出一种改进的ICQC算法。该算法首先在不同粒度水平上划分数据样本产生初始类(簇),之后采用聚类中心间相异性测度最近邻方法合并初始