针对现有的树聚类算法不能适应数据的动态变化和不确定性等问题,研究不确定数据的聚类问题,提出一种在不确定树数据库中的动态聚类算法,有效地解决了因数据的动态变化而导致的无法聚类的问题.首先,提出转变树集、相似分组和树类集等概念来描述一个不确定树数据库的聚类模型.其次,为了更加准确的度量子树之间的相似性,考虑到子树即具有结点语义特征,又具有结构化特性,提出了一种语义相似度计算方法与结构相似度计算方法,同时对两者赋予一定比例的权值并求和得到最终的相似度.再次,设计了一个动态聚类过程,采用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,同时对每个相似分组,定义一个提取代表性子树的公式,将其作为树类组成树的类集.最后,通过模拟数据和真实环境两部分实验可以表明,算法有效可行,聚类结果较准确且具有较好的运行效率.