L'ensemble de clustering est un algorithme permettant d'améliorer la précision, la stabilité et la robustesse des résultats de clustering. Un meilleur résultat peut être obtenu en intégrant plusieurs résultats de clustering de base.

L'idée de base de cette méthode est de regrouper l'ensemble de données d'origine à l'aide de plusieurs clusters de base indépendants, puis d'utiliser une méthode d'intégration pour le traiter et obtenir un résultat d'intégration final.

Dans la première étape de ce type d’algorithme, plusieurs méthodes doivent être utilisées autant que possible pour obtenir des résultats de clustering de base ; dans la deuxième étape, la solution intégrée la plus appropriée doit être sélectionnée pour traiter ces résultats.