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数据聚类中，采用CA算法将数量型属性划分为若干个优化的区间，竞争聚集算法综合了分层聚类和划分聚类的优点，对于给定的不同初始个数，CA算法能随着迭代过程的进展不断改变类的数目，一些竞争力差的类即类的基数小于给定阙值的类将在迭代过程中不断消失，并最终得到能够有效体现数据的实际分布情况的优化聚类个数，从而将数量型属性离散化成若干个优化的区间。

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