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提出一种高维数据集合聚类算法（CAHD）。采用双向搜索策略在指定的n维空间或其子空间上发现数据点密集的单元区域,采用逐位相与的方法为这些密集单元区域聚类。双向搜索策略能够有效地减少搜索空间,提高算法效率,聚类密集单元区域只用到逐位与和位移2种机器指令。实验结果表明,在发现的类数量相同的情况下,CAHD算法的运行时间比其他算法减少30%。