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聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义，并且当数据的维增加时，其复杂度也随之增加．该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN，提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN，并将RSNN应用于高速公路交通数据集上，解决了SNN算法在“去噪”、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处．实验结果表明，RSNN算法比SNN算法在时空数据集上具有更好的聚类效果．