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Hilbert曲线能够线性填充数据空间,将数据空间分割成大小相等的网格,从而将位于网格中的点映射到线性空间中.本文利用Hilbert曲线的数据聚类性质,提出一种基于Hilbert曲线网格划分聚类算法,详细叙述算法的执行过程,并给出每一步的理论依据.算法首先以网格为单位合并出面积较小的聚集,然后将小聚集经过若干次合并形成较大聚集,最终使得聚集最优.实验结果表明该算法的执行时间少于经典聚类算法k-means和基于网格聚类算法CLIQUE.