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传统网格聚类算法聚类质量低,而密度聚类算法时间复杂度高.针对两类算法各自的缺点,结合它们的聚类思想提出了一种新的聚类算法.该算法提出了边缘度密度距作为新的密度度量,并在此基础上逐步确定了类的定义和聚类过程的定义.算法前期通过网格划分操作统计记录了待聚类数据的初始信息,以供随后的k近邻统计使用.在寻找聚类中心点时使用了桶排序的策略,使得算法能快速地选出下一个聚类中心点.随后的聚类步骤是迭代搜索并检验当前类中未检验的k近邻是否满足密度可达性来完成聚类.理论分析和实验测试的结果表明,该算法不仅保持了较高的聚类精