クラスタ統合は、クラスタリング結果の精度、安定性、堅牢性を向上させるアルゴリズムです。複数の基本クラスタリング結果を統合することで、より良い結果を生成できます。

この方法の基本的な考え方は、複数の独立したベース クラスタラーを使用して元のデータ セットをそれぞれクラスター化し、その後、何らかの統合手法を使用してそれを処理し、最終的な統合結果を取得することです。

このタイプのアルゴリズムの第 1 段階では、基本的なクラスタリング結果を取得するためにできるだけ多くの方法を使用する必要があります。第 2 段階では、これらの結果を処理するために最も適切な統合ソリューションを選択する必要があります。