Clustering Ensemble

クラスタリングアンサンブルは、複数の基本的なクラスタリングアルゴリズムの結果を統合することで、クラスタリングの安定性と精度を向上させるアンサンブル学習手法です。この手法の目的は、異なるクラスタリングアルゴリズムの長所を活用し、単一のアルゴリズムの制限を軽減し、より堅牢なクラスタリング結果を得ることです。この方法は、大規模かつ高次元のデータを扱う際のクラスタリング性能を大幅に向上させるため、データマイニング、機械学習、パターン認識などの分野で重要な応用価値を持っています。