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数据仓库为数据挖掘提供了很好的平台，当数据仓库中的数据发生变化时，原来挖掘出来的模式也要相应地进行更新。Martin Ester等最先提出了增量聚类算法，但算法在增量聚类过程中，更新对象依次一个个地单独处理，而没有考虑更新对象之间的关系，效率较低。该文提出了基于DBSCAN算法的批量增量聚类算法，减少了对象的检索，提高了增量聚类的效率。