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聚类分析是数据挖掘的研究热点。传统的聚类算法都是把一个对象精确地划分到一个聚类簇中，类别之间的界限是非常精确的。随着web挖掘技术的发展，精确地划分每个对象的聚类算法面临着巨大的挑战。根据数据场理论和经典粗糙集理论所具有处理不精确与不确定性数据的特性，提出一种新的基于数据场的粗糙聚类算法，该粗糙聚类算法采用势值作为对象的划分依据，避免传统粗糙聚类算法一贯采用基于欧氏距离的划分方法。算法首先通过对数据对象进行粗分然后再不断迭代细分，直至形成稳定的聚类簇。实验分析过程中，把提出的算法与粗糙K-means算法和