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针对传统距离度量在高维数据上效果不明显问题，提出一种共享最近邻子空间聚类算法（SNN_SC），按照维把数据集转变为多个最近邻事务数据库，挖掘事务数据库中最大共现对象集，即一维上聚类。在一维聚类集上进一步挖掘闭频繁项集，包含闭频繁项集的维是子空间，闭频繁项集是子空间上聚类。实验对比结果表明，SNN_SC能够更准确定位子空间，并在子空间上产生完整聚类。