Consensus Kümeleme

Birden fazla kümeleme sonucunu birleştirerek daha kararlı ve güvenilir küme yapısı elde etmeyi amaçlayan yaklaşım.

Consensus kümeleme, tek bir algoritmanın veya tek bir başlangıç durumunun ürettiği kümelere doğrudan güvenmek yerine, birden fazla kümeleme sonucunu karşılaştırır ve ortak örüntüleri çıkarır. Bu yaklaşım, özellikle küme sayısının belirsiz olduğu veya sonuçların başlangıç koşullarına duyarlı olduğu veri setlerinde önemlidir. Kararlılık analizi ile keşifsel öğrenmeyi bir araya getirir. Sonuç olarak daha güvenilir segmentasyon yapıları elde edilebilir.