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聚类融合通过把具有一定差异性的聚类成员进行组合，能够得到比单一算法更为优越的结果，是近年来聚类算法研究领域的热点问题之一。提出了一种基于自适应最近邻的聚类融合算ANNCE，能够根据数据分布密度的不同，为每一个数据点自动选择合适的最近邻选取范围。该算法与已有的基于KNN的算法相比，不仅解决了KNN算法中存在的过多参数需要实验确定的问题，还进一步提高了聚类效果。