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针对K均值聚类随机初始聚类中心导致的聚类结果不稳定问题，提出一种基于仿射传播的聚类集成算法．该算法把每个聚类集成的成员个体结果看成是原始数据的一个属性，然后在其基础上对聚类成员个体的聚类结果进行加权集成，集成算法采用简单高效的仿射传播聚类，并且提出了直接集成、利用平均规范化互信息（NMI）和聚类有效性Silhouette指标进行加权集成．最后，运用Hungarian算法对仿射传播聚类集成的结果进行类别标签的统一和匹配．在加州大学尔湾分校数据集上进行了实验，结果表明，与集成前的K均值聚类及其他聚类集成算法相