Abstract
将多个聚类（划分）结果组合成一个具有更高精确度和鲁棒性的聚类结果。这篇论文其实比多视图聚类更具通用性，它这里“组合”的可以是不同的聚类算法运行之后的聚类结果，这一点与多视图聚类有很大的不同。
This paper introduces the problem of combining multiple partitionings of a set of objects into a single consolidated clustering without accessing the features or algorithms that deter- mined these partitionings.
Introduction
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ϕ(i) ：第i 个聚类结果 -
λ(i) ：第i 个聚类结果所表示的类标指示向量，指出了每个点的类标 -
Γ ：是一个函数（consensus function），整合r 个聚类结果的意见，然后得到一个一致的聚类结果（consensus labelingλ ）