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提出了一种新的层次聚类算法，先对数据集进行采样，以采样点为中心吸收邻域内的数据点形成子簇，再根据子簇是否相交实现层次聚类。在层次聚类过程中，重新定义了簇与簇之间的距离度量，并以此为基础建立堆结构。利用估计数据点总体分布的思想，证明该算法将逼近最优解。实验结果表明，算法的聚类效果大大优于现有的聚类算法。
关 键 词 聚类; 数据挖掘; 模式识别; 分布
Key words clustering; data mining; pattern recognition; distribution
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