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为了对含有多个特征向量的分类矩阵对象数据进行描述,提出了一种新的基于簇间信息的分类矩阵对象数据的聚类算法(between-cluster k-modes,简称BC-k-modes).该算法利用k-modes算法的聚类过程,对分类矩阵对象数据进行聚类,导出隶属度矩阵与聚类原型的更新公式,通过增加簇间信息对目标函数寻求局部最优解.最后在五个真实数据集上进行了实验,结果表明该算法对真实数据的聚类效果明显优于其他算法.