摘要：传统聚类算法存在对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优解、及需要事先确定聚类个数等问题。提出一种加入动态惩罚因子的GEP（Gene Expression Programming）自动聚类算法,该算法将惩罚因子与GEP聚类算法结合,不需任何先验知识,可自动进行簇的划分。并进一步提出惩罚因子的动态生成算法,可根据不同数据集动态生成满足其分布特征的惩罚因子,更好地解决孤立点或噪声点的影响。实验选择四组自构造数据集测试惩罚因子对聚类的影响,依据测试结果进行惩罚因子的建模,将该惩罚因子模型应用于标准数据集Iris上。实验结果表明：算法具有较高的效率和精确度。

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