一种改进的DBSCAN聚类融合算法及应用
dbscan聚类方法
dbscan聚类方法【原创版3篇】目录（篇1）1.DBSCAN 聚类方法的概述2.DBSCAN 聚类方法的基本原理3.DBSCAN 聚类方法的算法流程4.DBSCAN 聚类方法的应用案例5.DBSCAN 聚类方法的优缺点正文（篇1）1.DBSCAN 聚类方法的概述DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类方法，该方法由 Rosenfeld 和 Eidelman 于 1995 年提出。
它主要通过计算数据点之间的密度来确定聚类，可以发现任意形状的聚类结构，并且对噪声数据具有较强的鲁棒性。
2.DBSCAN 聚类方法的基本原理DBSCAN 方法的基本原理是基于数据点的密度分布。
该方法将数据空间中的点分为核心点、边界点和噪声点三类。
其中，核心点是指其邻域内的点数量大于等于指定阈值的点；边界点是指其邻域内的点数量小于阈值且邻域内的点又与其他核心点相邻的点；噪声点是指其邻域内的点数量小于阈值且邻域内的点不与其他核心点相邻的点。
通过将核心点之间的连接关系形成聚类，可以得到最终的聚类结果。
3.DBSCAN 聚类方法的算法流程DBSCAN 聚类方法的算法流程主要包括两个步骤：（1）确定核心点：遍历数据集中的每一个点，计算其邻域内的点数量，将数量大于等于阈值的点标记为核心点。
（2）形成聚类：对于核心点，将其邻域内的点也标记为为核心点，并将这些核心点之间的连接关系形成聚类。
4.DBSCAN 聚类方法的应用案例DBSCAN 聚类方法在许多领域都有广泛应用，例如数据挖掘、生物信息学、图像处理等。
以图像处理为例，通过对图像像素进行密度划分，可以识别出图像中的目标物体，从而实现目标检测和识别。
5.DBSCAN 聚类方法的优缺点优点：（1）可以发现任意形状的聚类结构；（2）对噪声数据具有较强的鲁棒性；（3）算法具有较强的可扩展性，可以处理大规模数据集。
基于改进DBS CAN算法的异常数据处理
基于改进DBS CAN算法的异常数据处理引言：异常数据处理在数据挖掘和机器学习中非常重要。
异常数据是指与其他数据对象具有显著不同特征的数据对象。
处理异常数据可以帮助我们更好地理解数据集，提高模型的准确性和鲁棒性。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种经典的聚类算法，它可以识别和处理异常数据。
本文将介绍DBSCAN算法的基本原理，并提出一种改进的方法来处理异常数据。
一、DBSCAN算法介绍DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据集划分为若干个类，并且能够识别和处理异常数据。
DBSCAN算法的核心思想是将数据集划分为稠密的区域，并将稠密的区域与稀疏的区域分开。
DBSCAN算法的输入参数有两个：半径ε和最小邻居数目MinPts。
它的基本步骤如下：1. 随机选择一个未访问的数据点p。
2. 如果p的ε-邻域中的数据点大于等于MinPts个，则将p加入到一个新的簇中并标记为已访问。
3. 对于p的ε-邻域中的每个未访问的数据点q，如果q的ε-邻域中的数据点大于等于MinPts个，则将q加入到当前簇中。
4. 重复步骤2和步骤3直到当前簇中的所有数据点都被访问。
5. 重复步骤1到步骤4直到所有数据点都被访问。
二、DBSCAN算法的改进方法虽然DBSCAN算法能够有效地处理异常数据，但是在某些情况下可能会产生一些问题。
当数据集中的异常数据过多时，DBSCAN算法可能无法正确地将正常数据聚类。
为了解决这个问题，我们提出了一种改进的DBSCAN算法，具体步骤如下：1. 对数据集进行预处理，将异常数据从数据集中移除。
2. 对处理后的数据集应用DBSCAN算法进行聚类。
3. 利用聚类结果将处理后的数据集分为若干个簇。
4. 对每个簇进行异常数据检测，将违反某些规则的数据点标记为异常数据。
5. 将标记为异常数据的点重新加入到原始数据集中，并重新应用DBSCAN算法进行聚类。
基于改进DBSCAN算法的文本聚类
中 分 号 Ｔ３ 图 类 ． Ｐ９ ３
基 于 改进 ＤＢ Ｃ Ｓ ＡＮ 算 法 的 文 本 聚 类
蔡 岳 ，袁津 生
（ 北京林 业大学信息学院 ，北京 １ ０ ８ ） ０３ ０
摘
要 ：目前多数聚类算法不能很好地适应文本聚类 的快速 自 适应需 求。为此，论 述 Ｄ Ｓ Ａ 算法 的基 本原理和实现过程 ，提 出一种基 ＢＣ Ｎ
ｌ 概述
互联 网包含了成百上千 的信息 ，但也 因此使得人们不能 有效地获得有用 的信息 。随后 出现 了像 门户 网站这样将信息 分成 了诸多类别 ，每个类别又不断细分 ，人们可 以根据这些 类别寻找有用 的信息 。但这种方法与信息 的爆炸式增长是不 相称的。此时 ，文本聚类的研究与发展为人们获取信息提供 了行而有效的方法和基础 。但 目前多数聚类算法不能很好地
一种改进的DBSCAN聚类算法的研究与应用
算 法 中包含 ２个 重 要 参数 ： 对象 的邻 域 半 径 Ｅ ｓ ｐ 和邻域 内最 少对 象数 目 ＭｉＰｓ Ｂ Ｃ ｎ ｔ。Ｄ Ｓ ＡＮ 算 法 的 目的是找 到密 度相 连对 象 的集 合 ， 即找 到 不 同 的簇 。Ｄ３Ｃ Ｊ ＡＮ 将 簇 定 义 为 数据 空 间 中被 低 密 Ｓ
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６ ０
交通与计算机
２０ ０ ８年第 ３期
第 ２卷进 的 Ｄ Ｓ ＡＮ 聚 类 算法 的研 究 与应 用 ＊ ＢＣ
刘 军 艾 力 ・ 木 吐 拉 斯
（ 疆农业大学 新 摘 要
马 晓松
乌 鲁 木 齐 ８０ ５） ３ ０ ２
确 定 这 ２个 参数 。对 于 交通 事 故多 发 点 的确 定 ，
国家有确定 的排查标 准。对于 ｅ 值来说 ， 在交通 事故 数据 库 的二 维点距 上 一般 在 １０ － ００ｍ。 ０ ￣２ ０
也 就是说 黑点排 查 时 的 ｅ 不 是 很 大 ， 果 要 用 并 如
法 ）、 于 密 度 的 方 法 （ Ｄ Ｓ ＡＮ 法 和 Ｏ — 基 如 ＢＣ Ｐ ＴＣ Ｉ Ｓ法 ） 基 于 网 格 的 方 法 （ Ｓ Ｉ 、 如 Ｔ ＮＧ 法 和
１ Ｄ Ｓ Ａ 算 法 简介 及 其 特 点 ＢＣ Ｎ
ＤＢ Ｃ Ｓ ＡＮ算法 将高 密度 区域 划分 为一 类 ， 该
收稿 日期 ：０ ８０ —３ ２ ０ —４０ ＊国家 自然科学基金项 目（ 批准号 ：０ ２ ２ ６ 资助 ５４２８）
选 取一个 合适 的 ｅ 值来 进行 聚类且 得 到 比较准 确
的聚类结 果 。有 学者 介绍 了用 ｋｄｓ 算法 来缓 和 －ｉ ｔ
这 个 问题 。但 是在本 文 中笔者选 择 了由用户 方法
一种改进的基于密度的DBSCAN聚类算法
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第 ４期
王 翠 茹 等 ： 种 改 进 的 基 于 密 度 的 ＤＢ Ｃ Ｎ 聚 类 算 法 一 ＳＡ
１５ Ｏ
２ １ 数据 取样 ．
取样 数据库 应 能够有 效代 表原 数据 库 ， 取 样率太 低 ， 若 必然 会丢 失原 数据 库 的来自 些特 质 ， 致 聚类效 导
建立 Ｒ 一 树和绘 制 忌ｄｓ 一ｉ ｔ图都是 非常耗 时 的工 作 ， 规模 数据库尤 其如此 。由于 Ｄ Ｓ ＡＮ 直接 对整 个数 大 ＢＣ 据 库进行操 作 ， 且进 行聚 类时使 用 了一个全 局性 的表 征密 度的参 数 ， 因此具 有 比较 明显 的弱 点 ： 当数据 ① 量增大时 ， 要求较 大 的内存支持 ，／ 消耗 也很大 。 变 量 ｓＭｉＰ ｓ是全局 唯一 的 ， ＩＯ ② 、 ｎｔ 因此 当数据分 布不
在 Ｄ Ｓ Ａ 算法 中 ， 一个 核心对 象密度 可达 的 所有数 据对 象是通 过反复 进 行 区域查 询 来获取 ， ＢＣ Ｎ 从 这 种 查询 由 Ｒ 一 帮助 实现 。 树 因此 ， 在进行聚 类之 前 ， 须建立 Ｒ ～ ， 必 树 并把结 果按距 离排 序 ， 生 ｋｄｓ 产 －ｉ ｔ图。
果 失真 。取 样率 必须 不小于 某一 阀值 。本 文选 取 Ｃ ｅｎｆ ｂ ｕ ｄ ｈ ｒｏｆ ｏｎ ｓ确定 的最 小取 样数 据量 ＇ ３ ６
ｍ ＋ － ＋ √１ ＋ｆｎｏ ， ｉ 一 南 ｏ 南 （（ ２ ｕ ｇ ｎ Ｎ ｇ ｏ ｇ ｌ ｌ Ｕ ｍ
其 中 Ⅳ 为 整 个 数 据库 包 含 的数 据 量 ； Ｊ ２ ２ 遗传 算法 ．
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第２卷 ５
第 ４期
广西 师范大 学学报 ： 自然 科学 版
基于改进DBS CAN算法的异常数据处理
基于改进DBS CAN算法的异常数据处理虽然DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种常用的数据聚类算法，但是它在处理异常数据方面存在一些问题。
对于噪音数据点和有较大数据波动的数据集，DBSCAN算法会将它们误分为密集簇或将其排除在簇的外部。
因此，改进DBSCAN算法的异常数据处理能力是非常重要的。
为了解决这个问题，在现有的算法上改进而来的算法被称为改进DBSCAN（DBS）算法。
这个算法将噪音点和有较大数据波动的数据归为异常点，并将其标记出来。
整合了改进DBSCAN算法的异常数据处理能力，可能会带来更好的数据准确性和鲁棒性。
改进DBS算法基于原始的DBSCAN算法提出，具体改进如下：对于算法处理的数据点的数量，本文提出了一种动态确定的方法，将其与原始算法差异的这一特征渐进式削弱。
动态的方法中，增加了一个启发式规则来确定算法处理数据点数量的数量级。
另一种改进是定义了一个新的指标来判断异常点。
改进的算法在定义聚类时使用了可配置密度阈值。
只有当在一定距离范围内（R_i）内的数据点数量大于等于阈值时，才将其视为聚类。
当距离在一个较小的范围内（E_1）时，算法标记这个数据点为噪音点；当距离在另一个较大的范围内（E_2）中时，它被视为异常点，并被标记。
此外，该算法也进行了改进，在簇的边界上引入了一个紧密程度指标，使其更加准确地找到聚类中心。
这个改进使得算法不仅能够识别异常点，而且在确定聚类时也能提供更好的准确性和更高的鲁棒性。
总之，改进DBS算法的异常数据处理能力具有许多优点，可以更好的处理噪音与异常数据。
但是，在实际使用中，也需要进行小心谨慎的设置算法参数，并根据具体情况动态调整算法参数，才能发挥最佳效果。
基于DBSCAN聚类的改进KNN文本分类算法
在类 的类别权重 ， 把 归人 到相似度最大 的类 别 中。Ｋ Ｎ Ｎ算法的具体步骤如下 ： （ １ ） 根据训练文本最终特征集 合 ， 将训练文本
表示 为 向量空 间 中的特 征 向量 ；
科
学
技
术
与
工
程
１ ３卷
（ ２ ） 将待分类文本 表示为和训练文本一致的
特征 向量 ｄ ；
中图法分类号
Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． １ １ ；
文献标志码
Ａ
文 本 自动 分 类 技 术 是 实 现 文 本 数 据 组 织 与 检 索 的有 效 手段 ， 在 提 高文 本 数 据 利 用 的有 效 性 和 准 确 性方 面具 有 重要 的现 实 意 义 和广 泛 的应 用 前 景 ，
Ｉ ＞Ｍｉ ｎ ｐ ｔ ｓ ， 则称 为 核 心对 象 。 只包 含 核 心 对 象
的集合称为核心样本集 ， 记作 ｋ ｅ ｒ （ Ｄ ） 。
定 义 ３ 直接 密度 可达 。给定 邻 域半 径 和 最 少样 本数 Ｍｉ ｎ ｐ ｔ ｓ （ Ｍｉ ｎ ｐ ｔ ｓ＞０ ） ， 当：
选 择对 聚类 结果 有较 大 的影 响 ， 它对 于噪 声数 据 比
较敏感 ， 少量 的该类数据将会对平均值产生 比较大 的影响。本文主要是针对利用 ｋ － ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 聚类算法实 现样本裁剪的不足 ， 提出了一种基于 Ｄ Ｂ Ｓ Ｃ Ａ Ｎ算法
的Ｋ Ｎ Ｎ文本分文 本 分 类 方 法 主 要 包 括 决 策 树、 Ｋ 最 近 邻 （ Ｋ Ｎ Ｎ ） 、 关联规则 、 支持向量机（ Ｓ Ｖ Ｍ） 、 贝叶斯算法 （ Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ） 、 神经网络 、 粗糙集 等。其 中基 于向量空间
DBSCAN算法
DBSCAN算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，可以用于发现任意形状的聚类簇，对噪声数据也有较好的容忍度。
DBSCAN算法通过计算数据点的密度来确定聚类簇，并使用可达性和核心点的概念进行聚类。
该算法具有较低的计算复杂度和较好的扩展性，被广泛应用于数据挖掘、图像分析、空间数据分析等领域。
DBSCAN算法的基本思想是：对于给定数据集，首先选择一个随机数据点作为种子点，判断该点的ε-邻域内是否包含足够数量的数据点，若是，则将种子点标记为核心点，根据根据核心点的ε-邻域内的数据点是否包含足够数量的数据点，将这些数据点归为同一个聚类簇。
然后，对于核心点的ε-邻域内的非核心点进行迭代，将其归为对应的聚类簇，直到所有点都被访问并被归类。
DBSCAN算法的关键参数包括半径参数ε和最小密度参数MinPts。
其中，半径参数ε用来决定邻域的大小，最小密度参数MinPts用来决定核心点的最小邻域内数据点数量。
对于任意数据点p，若其ε-邻域内的数据点数量少于MinPts，则将该点标记为噪声点或边界点；若其ε-邻域内的数据点数量大于等于MinPts，则将该点标记为核心点。
DBSCAN算法的优势在于可以发现任意形状的聚类簇，对噪声数据较为容忍，且不需要事先指定聚类的数量。
相比于传统的聚类算法（如K-means算法），DBSCAN算法可以有效处理由于聚类簇形状不规则或聚类簇之间存在不同密度区域造成的效果差异；相比于基于密度的聚类算法（如OPTICS算法），DBSCAN算法具有较低的计算复杂度。
具体实现DBSCAN算法时，可以使用以下步骤：1.随机选择一个未访问的数据点p；2. 判断p的ε-邻域内是否包含至少MinPts个数据点，若是，则将p标记为核心点；否则标记为噪声点或边界点；3.若p被标记为核心点，则创建一个新的聚类簇，并将p加入该聚类簇；4.对p的ε-邻域内的所有未访问数据点进行迭代，若其中一邻域数据点q未被访问，则访问该点；5.对于访问过的数据点q，若其也被标记为核心点，则将其ε-邻域内的所有未访问数据点加入聚类簇，并进行迭代；6.继续选择下一个未访问的数据点，重复上述步骤，直到所有数据点都被访问并被归类。
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应 用 方 法 论
１ ７ ３
一
种 改进 的ＤＢＳ ＡＮ聚 类融合算法及应 用 Ｃ
黄衍 标 ，魏育 华
（ 广州华立科技 职业学 院，广 东广州 ５ １ ２ １ ３ ５）
摘 要 Ｄ Ｓ Ａ 高密度 聚类 是数据挖 掘 中聚类算 法里常用 的一 种分析 方法 ，它能找 出样本 比较 密集 的部 分并概 括 ｍ样 本相对 比较集 中的 ＢＣ Ｎ 类 。本文通过 分析Ｄ Ｓ Ａ 算法 特点并对 其缺陷加 以改进运 用于Ｒ ｈ ｃ ｐ ＢＣ Ｎ ｏ ｏ ｕ 中型组 机器人数 据融合 系统 ，实验 结果表 明运用Ｄ ｓ Ａ 算 法可以 Ｂｃ Ｎ 大 幅度提高机 器人 目标 定位 的准确性 。 关 键 词 聚类融合 ；Ｄ Ｓ Ａ Ｂ Ｃ Ｎ；密度 ；Ｒ ｈｃ ｐ ｏｏ ｕ 中型组数据融 合 中 图分 类 号 Ｔ Ｐ 文献 标 识码 Ａ 文 章编 号 １７— ６ １（ １）７— １３Ｏ ６ ３９ ７一 ０ ０２ ０７一 １ ２ １
２１ 数 据 结 构 的 聚类算法 － 邻接表建 立完成后 ，就要开始进行聚类运算了。算法大致 的工作流 程如下 ： １ 初 始化一些参数 ，其中领 域半径 值Ｅ Ｓ ） Ｐ 和门限值 Ｍ ｎｔ￣机器人 ｉ ｓ ｐｌ 系统 的比赛实际情况确定 ，以４ ｓ Ｒ ｂＣ ｐ Ｖ ４ ｏ ｏ ｕ 中型足球机器人 比赛系统来 说 ，本文选领域半径值Ｅ Ｓ＝０ ｍ，Ｍｉ ｔ＝２ Ｐ ． ３ ｎ ｓ ，聚类数Ｋ＝ 。 ｐ ０ ２）将对象集 Ｆ 中所有对象插 入到邻接 表 ，逐个扫描邻 接表基 表中 的对象 ，判断其是否已经被 聚类过 了 （ 通过判断ｕｅｔ ￣实现 ），如果 ｓｄａ ｇ 是 ，则跳过这一对象 ，否则开始下一步 。 ３） 断其是否为核心点 ，只有 核心点才能发起一次聚类活动 ，是 判 则Ｋ＝Ｋ＋１ 并开始步骤４ 。若此点非核心点则将其标记并跳过这一对象 ， 留待以后 的收尾处理 。 ４ 对这一点开始聚类 ，ｉ ： 。然后逐一检索该基表元素后链 接的 ） ｄ Ｋ 结点链 ，从而查 找出此点邻域 内的所有点 ，并对这些点进行判断。设其 邻域内的点为ｂ ，情况 １ 已经被聚类 过了 ， ：ｂ 则不对ｂ 进行任何处理 ；情 况２ 未被聚类过且是核心点 ，则将其作为新种子压栈 ，以待后面对其 ：ｈ 进行递归地聚类处理 ；情况３ 未被聚类 过且不是核心点 ，则将类 号填 ：ｂ 入ｂ ｄ 的ｉ 变量中，说 明ｂ 已经被聚类为ｉ ｄ 了。不管是哪种情况 ，都将ｂ 点标 识为已经聚类过 ，以免 以后进行不必要 的重复处理 。 ５）从种子栈 中取 出一个元素 ，递归地对其进行聚类 。类号ｉ不变， ｄ 因为这还是属 于原来的类。如此递归 ，直 到种子栈为空为止。这 时，标 明类号为ｉ的聚类活动完成。 ｄ ６ 判断Ｋ ） 的值 ，当Ｋ 不大于４ 时返回步骤２ 再次扫描邻接 表基表 中的 元素。 ７）归 一处理 ：将遗 留点 （ 例如不 属于任何类的非核心点 ）进行噪 声点处理，对各类 中的节点进行归一化 ，如多个点进行加权平均运算变 成一个点 。
聚类是一种重要的数据分析技术 。聚类分析作为统计学的一个分 支 已经被广泛研究 了许多年。而且 ，聚类分析也 已经广泛地应用 到诸 多领 域 中，包括人 ＿智能 、 ｒ 模式识别 、 数据分析 、图像处理 、推荐 系统 以及 市场研究等领域 。通过聚类 ，人们 能够识别密集 的和稀疏的区域 ，因而 发现全局 的分布模式 ，以及 数据属性之 间有趣 的相互关系。本 文针对 目 前Ｄ Ｓ Ａ 算法的特点及缺陷将之稍作改变并实现其算法步骤 ，然后放 ＢＣ Ｎ 到具体应用中加 以实验测试 。
２ 算 法 改进 及 实现
本 文以典型的多移动机器人系统Ｒ ｂ Ｃ ｐ ｏ ｏ ｕ ￣型足球 机器人 比赛系统 为应 用实例 ，由大量 的实验数据统计结果表明 ，比赛 系统 中各机器人返 回的 目标 定位数据 总是以呈正态 分布形式 出现在实 际位 置的周 同。因 此 ，本文 以Ｒ ｈｃ ｐ ｎ ｏ ｕ 中型足球机器人 比赛 系统的 目标定 位作为改进后的 Ｄ Ｓ Ａ 算法的应用环境 。 ＢＣ Ｎ 机器人需要辨别的 目标如球 、场上机器 人等 的位置都是 以二维坐标 点的方式表示 的。在写一个 比较完整的程序之前 ， 通常要先规划好程序 的数据结构及算法。
ｌ ｋ ｏｅ ＊ｅｔ， ｉ Ｎ ｄ ｌ ｎｘ；用于链接下一个点 ｎ ／
）ｎ Ｎ ｄ； ｌ ｋ ｏｅ ｉ
１ Ｂ Ｃ Ｎ算 法简 介及 特点 Ｄ Ｓ Ａ
Ｄ Ｓ Ａ 算法利用类 的高密度连通性 ，快速发现任意形状的类 。其 ＢＣ Ｎ 基本思想是 ：对于一个类 中的每个对象 ，在其给定半径的领域 中包含 的 对象不能少于某一给定 的最小数 目。为了发现 一个类 ，Ｄ Ｓ ＡＮ Ｂ Ｃ 先从对 象集Ｆ 中找到任意一对象Ｐ 并查找Ｆ ， 中关于半径Ｅ Ｓ Ｐ 和最小对象数Ｍ ｎ ｔ ｉ ｓ ｐ 的从Ｐ 密度直达的所有对象。若Ｐ 是核心对 象，也就是说半径为Ｅ Ｓ 的 Ｐ 的Ｐ 领域中所包含 的对象数不小于Ｍ ｎ￣ ｉ ，则通过区域查询 （ｅｉ ｅ ） ｐ ｒ ｏ ｑ ｒ 可 ｇｎ ｕ ｙ 以找到一个关 于Ｅ ｓ ｎ 的类 ，即集合ｃ Ｐ 和Ｍｉ 。如果Ｐ 是一个边界点，则半 径为Ｅ Ｓ 的领域 中所包含的对象ｉ ＝ Ｍ ｎｔ， 被暂时标注为噪声点 ， Ｐ 的Ｐ ｂｆ ｉ ｓ Ｐ ： ｐ 然后 继续循环处理Ｆ 中下一个对象直到找出所有类。 Ｄ Ｓ Ａ 算法是一种基 于密度 的空间数据聚类方法 ，该算法的显著 ＢＣ Ｎ 优点是 聚类速度快 ，且能够有 效处理 噪声 点和发现 任意形状 的空间聚 类。但 由于它在进行 聚类时使用 了一个全局性的表征密度 的参数 ，因此 也具有 比较明显的弱点 ：一是要求人为确定参数 ；二是 当空间聚类密度 不均匀 ，聚类间距离相差很大时 ，聚类质量将会受 到影响。