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本文对中国国家漏洞数据库的漏洞数据进行不同方法的聚类分析，并比较分析结果，得出潜在的可靠的划分方法。数据预处理，找出合适的漏洞数据字段，去掉描述性不强或不完整的字段，提取漏洞描述文本并进行分词。对预处理结果进行距离度量，然后依次进行基于划分的K均值算法聚类和基于密度的DBSCAN算法聚类，评估比较聚类结果，找出潜在漏洞划分方法，并比较两种聚类方法的优点与缺点。