Clustering Ensemble

클러스터링 앙상블은 여러 기초 클러스터링 알고리즘의 결과를 통합하여 클러스터링의 안정성과 정확성을 향상시키는 앙상블 학습 방법입니다. 이 방법은 다양한 클러스터링 알고리즘의 장점을 활용하고, 단일 알고리즘의 제한을 줄여 더 강건한 클러스터링 결과를 얻는 것을 목표로 합니다. 클러스터링 앙상블은 대규모 및 고차원 데이터를 처리할 때 특히 유용하며, 데이터 마이닝, 머신 러닝, 패턴 인식 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다. 이는 클러스터링 성능을 크게 향상시킬 수 있기 때문입니다.