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为提高聚类算法在对精度要求不高的大型数据集上的运行效率，通过比较各类聚类算法。提出了部分优先聚类算法，给出了部分优先聚类算法的相对优势和性能比较表；分析聚类成员产生方式和聚类融合方式来设计共识函数，在部分优先聚类算法的基础上，通过使用加权的方式来确定类中心后进行聚类融合，提高算法的精确度。实验结果表明了融合后的算法无论在扩展性、稳定性以及鲁棒性等方面都有着明显优势。