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针对传统聚类算法在小样本数据集上聚类效果不理想的问题,该文提出了一种基于高斯分布随机样本生成的小样本聚类算法。该算法首先对小样本数据中的每一个样本,构造高斯分布。然后根据该高斯分布在原始样本周围生成一定数目的高斯随机样本,并在随机样本的辅助下进行聚类。最后将随机样本去除得到最终的聚类结果。在UCI标准数据集上的仿真实验,显示本文算法较传统聚类算法具有更好的小样本聚类效果。