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不确定树模式聚类是数据挖掘领域中的一个重要问题，提出了一种新的不确定树模式聚类算法，有效地解决了因数据的不确定性而导致的无法聚类的问题。为了更加准确地度量树模式之间的相似性，提出了一种语义相似度计算方法与结构相似度计算方法。设计了一个动态聚类过程，自适应获取聚类阈值，较大程度上减少了人为干扰导致聚类结果不准确的影响，使得具有相似结构的子树聚集在同一个相似分组中，不同分组之间的子树相似度达到最小化。通过模拟数据和真实环境两部分实验表明，算法有效可行，聚类结果较准确且具有较好的运行效率。