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针对滑坡危险性预测中降雨等不确定诱发因素难以有效处理,CFSFDP算法需要人工尝试设置密度阈值以及对大规模数据集无法进行准确聚类等问题,为了提高滑坡危险性预测准确度,提出一种基于网格与类合并的不确定CFSFDP（简称不确定GM-CFSFDP）聚类算法.该算法首先引入不确定数据处理方法,设计了E-ML距离公式,有效刻画降雨不确定因素;其次通过网格划分的思想把大规模数据集划分到多个网格空间中,实现大规模数据有效编码;计算网格平均密度,建立网格密度阈值分布模型,动态获得网格密度阈值;最后利用层次聚类思想对关联性