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针对K-prototypes算法处理混合数据时精度不高等问题,提出了一种增强的K-prototypes混合数据聚类算法(An Enhanced K-prototypes Mixed Data Clustering Algorithm,EKPCA).首先定义了一种新的距离计算公式,扩大了数据之间的差异性,有利于对簇边缘数据进行合理划分;其次选取较多初始原型来覆盖数据的整体信息;最后迭代消去多余原型,得到数据集的真实分类.在8个UCI数据集上对算法进行评测,实验结果表明EKPCA算法有较高聚类精度.