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聚类是数据挖掘的重要技术之一。在许多实际应用领域，如社交网络，传感器网络，文本聚类等领域，由于各种原因，不同类簇之间存在重叠现象，在这些领域中发现类簇间的重叠区域非常重要且具有实际意义。重叠区域中不同对象与类簇的关系并不是等同的，其对类簇的演化起着不同的作用。然而，现有的重叠聚类算法大多都只能发现重叠区域，没有进一步的分析。本文针对这个问题，利用三支决策思想，将重叠区域中对象做了进一步的划分，即四个宏观类型与八个微观类型。在Zachary 等典型社交网络上的讨论表明，这种类型定义确实反映了类簇/社区生成过程中的真实情况。