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针对微阵列基因表达数据聚类的高维复杂性，提出了一种基于密度的并行聚类算法，在APRAM模型的分布式存储系统中，通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O（n^2/p）的计算，可使聚类过程的时间复杂度为O（nk/p），以增加一次计算的代价来降低聚类过程的时间复杂度。基于8结点的机群计算实验表明：本算法能够达到较同类算法更高的并行加速比，提高高维生物数据的聚类速度。