【摘 要】
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典型的基于空间约束的划分聚类算法采用基于梯度下降的搜索方法，存在着易陷入局部极值和对初始值敏感的问题，因此提出带障碍的量子粒子群聚类算法。新算法重新定义了数据点绕过
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典型的基于空间约束的划分聚类算法采用基于梯度下降的搜索方法，存在着易陷入局部极值和对初始值敏感的问题，因此提出带障碍的量子粒子群聚类算法。新算法重新定义了数据点绕过障碍物的距离函数，提出了粒子逃逸原则以避免聚类中心点陷入障碍物中，并且在很大程度上克服了划分聚类的缺点。实验结果证明了该算法的有效性和准确性。
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