Los datos en streaming se están volviendo cada vez más comunes en el campo del big data y los marcos incrementales pueden abordar su complejidad. El algoritmo BDFCOM logra buenos resultados en conjuntos de datos de forma común al introducir el mecanismo de ordenación del peso de la distribución beta. En este artículo, basado en el algoritmo BDFCOM, se proponen dos algoritmos de clustering de medias difusas C-ordenadas ponderadas por distribución beta incremental, SPBDFCOM y OBDFCOM, combinando respectivamente los dos marcos incrementales de Single-Pass y Online. Para validar el rendimiento de SPBDFCOM y OBDFCOM, este artículo selecciona siete conjuntos de datos reales para experimentos y compara su rendimiento con seis otros algoritmos de clustering incremental utilizando seis métricas de evaluación. Los resultados muestran que los dos algoritmos incrementales propuestos tienen un rendimiento significativamente mejor en comparación con otros algoritmos.