能够利用有限的内存资源完成对大数据集的高质量的聚类。该算法通过构建聚类特征树（Clustering Feature Tree，简称CF Tree），在接下来的聚类过程中，直接对聚类特征进行聚类，而无需对原始数据集进行聚类。因此在多数情况下只需要扫描一次数据库即可进行聚类，IO成本与数据集尺寸呈线性关系。
聚类特征树.算法利用构建聚类特征树进行计算，树上的节点称作聚类特征（CF）。聚类特征为一个三维向量(n,LS,SS)，n表示子类中节点的数目，LS表示n个点的线性和，SS表示n个点