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大多数的空间聚类算法主要针对欧几何空间中的数据对象．然而在大多真实的应用中，空间对象的访问主要受限于空间网络（如道路网络），因此，对道路网络中的对象进行聚类分析更具有现实意义．道路网络中对象之间的距离度量需要通过基于网络的最短路径距离来重新定义，其计算代价高，这使得已有的基于欧几何距离的聚类算法不能直接运用到这种环境中罔此，通过开发道路网络的特征提出了两种新的聚类算法．算法使用网络中的边和结点信息来缩减搜索空间，避免了一些不必要的距离计算．实验结果表明，算法对于真实道路网络中的对象聚类是高效的．