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内容提要
本研究提出了一种基于距离的集成聚类方法，有效解决了聚类模型性能评估中的挑战，能够处理多样的聚类定义，优于其他评分方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于距离的集成聚类方法。
- 该方法有效解决了聚类模型性能评估中的挑战。
- 现有指标难以处理多样的聚类定义并缺乏约束整合。
- 提出的方法能够构建区分性排序。
- 在合成场景中，该方法优于其他评分方法。
- 显示出对不同聚类算法优异的比较能力并支持聚类约束。
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