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为了改进K—means聚类算法的不足，把混合粒子群优化算法引入到K-means聚类算法中，重新选取编码方式并构造适应度函数，在此基础上提出了一种改进的K—means聚类算法；通过两个经典数据集的测试，实验结果表明：改进的算法比K—means算法具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度，且其解的精度更高对初始聚类中心的敏感度降低。