本研究提出了一种灵活的双变量贝塔混合模型（FBBMM），旨在克服传统聚类算法在非凸簇上的不足。FBBMM利用双变量贝塔分布的灵活性，有效处理复杂数据结构，研究结果表明其在合成和真实数据集上的表现优于其他方法，为大数据分析提供了稳健的解决方案。