在数据聚类中,一种方法是使用基于对称性的自动演化聚类方法,该方法不需要预先知道实际的聚类数量。这种方法使用了多目标遗传聚类方法,其中数据点根据新的线对称距离被分配到聚类中。该算法被称为多目标线对称基遗传聚类(MOLGC)。它使用两个目标函数,第一个是Davies-Bouldin(DB)指数,第二个是基于线对称距离的目标函数。该算法使用多个聚类标准演化出接近最优的聚类解决方案。多个随机化的K维(Kd)树基于最近邻搜索用于降低寻找最近对称点的复杂性 。