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研究大规模交易数据库的聚类问题，提出了一种二次聚类算法——CATD.该算法首先将数据库划分成若干分区，在每个分区内利用层次聚类算法进行局部聚类，把交易初步划分成若干亚聚类，亚聚类的个数由聚类间的距离参数控制.然后对所有的亚聚类进行全局聚类，同时识别出噪声.由于采用了分区方法和聚类的支持向量表示法，该算法只需扫描一次数据库，聚类过程在内存中进行，因此能处理大规模的数据库.