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聚类是数据挖掘领域中一个重要的研究课题．与其它算法相比，基于网格的聚类算法可以高效处理低维的海量数据．然而，由于划分的单元数与数据的维数呈指数增长，因此对于维数较高的数据集，生成的单元数过多，导致算法的效率较低．本文基于CD—Tree设计了新的基于网格的聚类算法，该算法的效率远高于传统的基于网格聚类算法的效率．此外，本文设计了一种剪枝优化策略，以提高算法的效率．实验表明，与传统的聚类算法相比，基于CD-Tree的聚类算法在数据集的大小及维度的可伸缩性方面均有显著提高．