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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。