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提出了VAC(vector approximation clustering)索引方法,该方法针对多维空间中存在的大数据量问题,利用空间类聚类和数据压缩结合的方法,综合了层次索引和顺序扫描的优势,提高了多维空间中的检索速度,对于多维空间中常见的复杂检索方式如NN查询和范围查询提供了较好的支持.分析与实验结果均表明,VAC方法在数据量和空间维数都很高的情况下都取得了令人满意的效果.