在数据挖掘领域，聚类是处理数据初始阶段的重要方法。在动态系统中，随着新数据的不断增加，重新聚类既费时又浪费资源。首先介绍了聚类的基本概念和分类，然后提出了一种基于特征向量的增量聚类算法。该算法仅针对新增数据进行聚类，从而节省了大量资源和时间。通过实验比较了该算法与传统重新聚类方法在动态系统中处理新增数据的效果，验证了其可行性。