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海战场空间群是从实体层目标信息中提取兵力层态势信息的基础，针对现有聚类算法的不足和可获取目标信息的特点运用改进ISODATA算法探索空间群形成问题。首先选取特征矢量与聚类测度，然后从改善多密度目标分群和初始类心优选2个方面对ISODATA进行改进，最后将聚类结果进行辅助识别，从而完成空间群形成建模。经仿真分析，该模型采用的新算法较改进前在分群有效性、适用性和运算效率上都有明显提升，较好地满足了空间群形成的需要，并可对其他背景下的聚类分群提供借鉴。