多核聚类主要处理异构数据和试图数据吗

多核聚类是一种聚类算法，可以同时处理多个核（即不同的相似度矩阵），以便更好地处理异构数据。它可以用于处理不同类型的数据，包括数值型、文本型、图像型等等。多核聚类的目标是将数据点分组成具有相似性的簇，从而揭示数据的内在结构。因此，多核聚类不仅用于处理异构数据，也用于处理同质数据，可以应用于各种试图数据的聚类问题。