聚类算法存在计算难度大、计算时间长等问题。为此，研究基于自然邻居搜索算法和改进局部核心点搜索算法搜索局部核心点，并结合共享概念对簇进行分类，实现对数据集的层次化分析。结果表明，所提算法的运行时间最短，在4个数据集上的运行时间分别为0.0744,2.2903,5.1121,90.7067s。所提算法在5个数据集中的聚类准确度分别为99.57%,100%,100%,89.58%,98.75%，在NMI指标方面的表现仍然优于另外3种算法。