针对网格和密度方法的聚类算法存在效率和质量问题，给出了密度与栅格相结合的聚类挖掘算法，即基于密度和栅格的聚类算法DGCA（densityandgridbasedclusteringalgorithm）。该算法首先将数据空间划分为栅格单元；然后把数据存储到栅格单元中，利用DBSCAN密度聚类算法进行聚类挖掘；最后进行聚类合并和噪声点消除，并将局部聚类结果映射到全局聚类结果。实验通过人工数据样本集对该聚类算法进行理论上验证，表明了该算法在时间效率和聚类质量两方面都得到了提高。