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提出并证明了一种基于密度的高性能增量聚类算法，算法的主要工作包括：（1）利用分区和抽样技术对数据进行抽取和清理。（2）利用密度和网格技术对数据进行聚类。（3）改变域值后提出一种增量算法，只对受影响的点重新计算聚类。（4）在动态环境下，数据增删后的增量聚类算法。实验征明，该算法能很好地处理高维数据，有效过滤噪声数据，大大节省聚类时间。