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通过分析基于网格与基于密度的聚类算法特征，提出了一种基于网格和密度的混合聚类算法，通过分阶段聚类并选取代表单元中的种子对象来扩展类，从而减少区域查询次数，实现快速聚类。该算法保持了基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类和对噪声数据不敏感的优点，同时保持了基于网格的聚类算法的高效性，适合对大规模数据的挖掘。实验数据分析验证了算法的有效性，对数据挖掘应用于设备状态监测和故障诊断具有指导意义。