Clustering Ensemble

Clustering Ensemble是一种集成学习方法，通过整合多个基础聚类算法的结果，以提高聚类的稳定性和准确性。其目标是利用不同聚类算法的优势，减少单一算法的局限性，从而获得更鲁棒的聚类结果。该方法在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域具有广泛的应用价值，特别是在处理大规模和高维数据时，能够显著提升聚类效果。