Clustering Ensemble

Le Clustering Ensemble est une méthode d'apprentissage par ensemble qui améliore la stabilité et la précision du clustering en intégrant les résultats de plusieurs algorithmes de clustering de base. Son objectif est d'exploiter les forces de différents algorithmes de clustering, de réduire les limitations d'un seul algorithme, et ainsi d'obtenir des résultats de clustering plus robustes. Cette méthode a une valeur d'application significative dans des domaines tels que l'exploration de données, l'apprentissage automatique et la reconnaissance de formes, notamment lorsqu'elle est utilisée pour traiter des données de grande échelle et de haute dimension, car elle peut notablement améliorer les performances du clustering.