聚类问题可以用stacking model的方法吗？

看论文的时候，看到过多层聚类融合的

为了提高聚类结果的准确性、稳定性和鲁棒性 ，通过ensemble多个基聚类结果可以产生一个较优的结果。

这个方法可以认为是类似投票逻辑，基本思想是：用多个独立的基聚类器分别对原始数据集进行聚类，然后使用某种集成方法进行处理，并获得一个最终的集成结果。

这类算法在第一阶段，应尽可能地使用多种方式来获取基聚类结果；第二阶段应选择一个最合适的ensemble集成解决方案来处理这些结果。

没听说过。

不过非监督学习下的异常点检验似乎可以用stack的方法。