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在许多聚类应用中，数据对象是具有高维、稀疏、二元的特征。传统聚类算法无法有效地处理此类数据。该文提出一种基于超图模型的高维聚类算法，通过定义对象属性分布特征向量和对象间属性分布相似度，建立超图模型，并应用超图分割法进行聚类。聚类结果通过簇内奇异特征值进行评价。实验结果和算法分析表明，该算法可以有效地进行聚类知识挖掘。