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将最小生成树引入聚类集成问题中,以基聚类所生成的簇为顶点,以簇间相似性为权重,利用普里姆算法得到最小生成树,通过依次剔除树中所剩的边的最小权重边,生成所对应的元聚类,计算每个元聚类的簇内相似性与簇间相似性的差值,差值最大的元聚类为最终的聚类结果。该方法自动生成最终的聚类,并不需要接收任何输入参数。在多组人工数据集与真实数据集上进行实验,实验结果表明所提出的方法较其他主流聚类集成方法具有一定的性能优势。