【摘 要】
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模糊c-均值聚类算法（fuzzy C-means简称FCM）和层次聚类算法是两种非常重要的聚类算法。由于FCM算法对初始聚类中心敏感，并且需要人为确定聚类类别数，这样收敛结果易陷入局部最优
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模糊c-均值聚类算法（fuzzy C-means简称FCM）和层次聚类算法是两种非常重要的聚类算法。由于FCM算法对初始聚类中心敏感，并且需要人为确定聚类类别数，这样收敛结果易陷入局部最优解。通过对这两种聚类算法的分析，首先对传统的凝聚层次聚类算法提出了改进，然后用改进的凝聚层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心，最后用FCM算法进行再次聚类，以此得到更好的聚类结果并且减少了执行时间和迭代次数。
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