針對傳統(tǒng)的聚類算法對數(shù)據(jù)集反復(fù)聚類，且在大型數(shù)據(jù)集上計算效率欠佳的問題，提出一種基于層次劃分的最佳聚類數(shù)和初始聚類中心確定算法——基于層次劃分密度的聚類優(yōu)化（ CODHD）。該算法基于層次劃分，對計算過程進(jìn)行研究，不需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行反復(fù)聚類。首先，掃描數(shù)據(jù)集獲得所有聚類特征的統(tǒng)計值；其次，自底向上地生成不同層次的數(shù)據(jù)劃分，計算每個劃分?jǐn)?shù)據(jù)點的密度，將最大密度點定為中心點，計算中心點距離更高密度點的最小距離，以中心點密度與最小距離乘積之和的平均值為有效性指標(biāo)，增量地構(gòu)建一條關(guān)于不同層次劃分的聚類質(zhì)量曲線；最后，根據(jù)曲線的極值點對應(yīng)的劃分估計最佳聚類數(shù)和初始聚類中心。實驗結(jié)果表明，所提CODHD算法與預(yù)處理階段的聚類優(yōu)化（ COPS）算法相比，聚類準(zhǔn)確度提高了30%，聚類算法效率至少提高14. 24%。所提算法具有較強的可行性和實用性。