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传统概念聚类算法中簇的更新和存储不仅依赖于对象数目和属性数目,而且依赖于属性值的数目,这种局限性使其不适用于大型数据集。提出一种新的基于二部图的概念聚类算法（BGBCC）,该算法通过获得二部图的近似极大ε二元组集,有效地进行数据与属性的关联聚类。实验表明,该算法能得到较好的聚类结果,且能在较短的时间内进行大型数据集的概念聚类。