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传统的基于相对密度的聚类算法有效地解决了密度聚类算法对参数敏感以及不能区分不同密度等级簇的问题。基于相对密度的不确定聚类算法，借用了相对密度算法的思想，根据不确定数据的特征，定义了不确定数据的距离公式、相对密度、核心点、密度可达等相关概念，从而提出了一种能够有效地处理不确定数据的新算法。数据仿真结果表明了该算法的有效性和可用性。