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由于在某一次合并后不能改变对象所属类,致使分层聚类算法聚类质量差。为了提高聚类质量,提出一种新的分层聚类机制——基于启发式的分层聚类。与现有的分层聚类不同,基于启发式的分层聚类首先利用现有分层聚类算法构建初始聚类树,然后通过一定的策略改变当前聚类树以使得某个目标函数最小。借鉴计算分子生物学中的最小进化原理,将目标函数定义为聚类树的树长。最后,通过实验验证了新算法能有效地提高现有分层聚类算法。