近年来，聚类集成技术的优势已经得到众多研究者的认可，越来越多的研究者投入到聚类集成的研究中来，而聚类集成的关键问题是构造具有多样性的数据划分和设计合适的共识函数（Consensus Function）。本文给出了一种基于SEAM算法的共识函数计算方法，得到了一种新的集成聚类算法，并通过实际数据集的测试，验证了该算法的性能好于已有的基于图的集成聚类算法CSPA、HGPA和MCLA。

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