芯片图像的热点剪辑分类技术是将一系列芯片图像按照其相似程度将其归类到不同的集群中,从而减少修复工作量的一项工艺。它为工业界的可制造性设计（Design for manufacturability,DFM）应用程序的各种开发奠定了基础,如热点库生成、分层数据存储和产量优化加速等。热点剪辑分类的关键挑战在于芯片图像剪辑之间的相似度量化和剪辑的聚类,而分类效果的评判标准主要是分类效率和分类质量。在目前现有的研究中,分类质量是工业界面临的主要难题,现有的多数方法很难得到最优的分类结果,而其它能够得到较好结果的方法又存在分类效率低的问题。基于最大团的热点剪辑聚类算法是一种快速、通用的热点剪辑分类算法,使用了简洁且开销小的剪辑表示方法,并且可以支持面积匹配约束和边界移动约束两种不同相似度约束模式下的聚类。为了保证分类质量,本论文证明了该方法在分类结果上是最优的。同时,算法使用了一套剪辑图像的数据结构处理方法以减少数据处理时间,并且对热点剪辑之间的距离提供了精确的计算方式。论文所做的实验采纳了ICCAD 2016年CAD竞赛中的竞赛基准测试集,在测试结果中,论文的算法可以借助最大团找到最小聚类集群数量的下限。在聚类中,该算法使用集合覆盖问题（SCP）算法与最大团结果进行热点剪辑聚类,能够得到最优的剪辑分类,且保证了运行时间处在合理的范围内。本文的主要工作如下:（1）提出了一种快速的热点剪辑图像的提取与计算方法,涵盖了热点多边形的提取、数据结构的保存、消除冗余剪辑等流程,并能够按照面积匹配约束和边界移动约束两种不同的模式对热点剪辑图像的相似性进行定义,能够为后续的聚类提供可靠的数据信息并保证较高的运行效率。（2）提出了一种利用最大团的热点剪辑聚类簇数下限计算方法,能够计算出一系列热点剪辑聚类簇的理论最优聚类簇数量,以对后续的聚类以及其它聚类算法提供一定指导。（3）提出了一种使用最大团结果为初始化,并基于集合覆盖问题的热点剪辑聚类方法,实验表明该方法对比现有的论文能够获得更好的聚类结果。