Clustering Ensemble

Clustering Ensemble ist eine Ensemble-Lernmethode, die die Stabilität und Genauigkeit von Clusterverfahren verbessert, indem sie die Ergebnisse mehrerer Basisclusteralgorithmen integriert. Das Ziel dieser Methode ist es, die Stärken verschiedener Clusteralgorithmen zu nutzen, die Schwächen eines einzelnen Algorithmus zu reduzieren und dadurch robusteren Clusterausgaben zu erzielen. Diese Methode hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Datenmining, Maschinelles Lernen und Mustererkennung, insbesondere bei der Verarbeitung von großen und hochdimensionalen Datensätzen, da sie die Clustervisualisierung erheblich verbessern kann.