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聚类分析是空间数据挖掘的重要方法之一。Delaunay三角网具有良好的空间邻近特性，应用于空间聚类分析具有独特的优势，提出了一种基于Delaunay三角网的聚类算法——CBDT算法，该算法采用了将Delaunay三角剖分得到的三角形划分为小三角形、狭长三角形和大三角形的聚类模型，通过一定规则分别以小三角形、狭长三角形为基准进行扩展从而实现聚类。CBDT算法相对于AUTOCLUST算法能识别密度渐变的簇，而且计算量要比AUTOCLUST小得多。经实验验证，证明了该算法的有效性。