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作为数据挖掘的一项重要技术，聚类分析具有广泛的应用领域．同时，聚类也尾数据挖掘领域中一个相对比较困难的问题．在聚类算法中，基于模糊划分的FCM算法是一种重要的箅法．和其它的算法相比。FCM算法具有计算简单、运算速度快，且有比较直观的几何意义的优点，因此在图像处理、模式识别等领域得到了广泛的应用．和所有的c均值算法一样，FCM算法也是只用类中心来表示类，这样只是通合球状类型的簇．本文在目前FCM算法研究的基础上，讨论了传统FCM算法在原型初始化上的局限性．提出一种基于层次凝聚的改进算法，使之能够适用于不规则