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介绍了自组织特征映射（SOFM）算法及大规模应用聚类（CLARA）算法的基本思想，提出了一种首先利用SOFM算法对数据集进行粗聚类，确定簇的数目k和神经元的连接权向量，然后从数据集中找出与SOFM算法的神经元的连接权向量最相似的k个代表点作为CLARA算法的k个代表点的初始值的改进CLARA算法。实验结果表明，改进算法具有更高的聚类效率和更好的聚类质量。