传统的网络科学研究对象只包含单一对象类型和关联关系,忽略了对象的异构性和关联关系的多样性,多层网络(Multilayer Network)是对传统网络的拓展和延伸,每一层的网络节点属于不同的对象类型,且各层网络节点关系密切,目前对多层网络的研究内容主要在探究其网络拓扑结构及其性质、动力学特征及产生机制、网络设计原理及其应用等,但通过聚类寻找多层网络的内部通道的研究相对较少。本文从传统谱聚类出发,根据多层网络的数据结构特征对数据分布作出假设并构造邻接矩阵,借助Nystrom方法简化谱聚类求解过程,实现对多层网络的聚类。值得注意的是用Nystrom方法简化计算是有实际意义的,根据数学推导简化后的聚类过程只使用了底层的层内关系以及层间关系,忽略了上层的层内关系,当后者对整个网络影响较小时聚类效果较好,反之聚类效果会大打折扣。另外现实生活中并不知道真实的类别数,本文还探究了利用邻接矩阵的特征值分布确定类别数的可能性,这种方法在大部分场景效果很好。最后本文用TCGA数据库中的宫颈癌数据对比了此方法和其他方法的稳健型,本文提出的方法在两层网络中具有较好表现。