本發(fā)明提供一種用于用戶行為分析的基于證據(jù)推理的集成聚類方法，能夠充分考慮用戶數(shù)據(jù)的時(shí)間特性以及基聚類器的可信程度，通過(guò)采用證據(jù)推理的方法綜合解決單個(gè)聚類器魯棒性和穩(wěn)定性不強(qiáng)和現(xiàn)有集成聚類方法適應(yīng)性較差的問(wèn)題，從而提高用戶行為數(shù)據(jù)的聚類效果。本發(fā)明的有益效果在于：能夠克服用戶行為數(shù)據(jù)因高維所帶來(lái)的傳統(tǒng)聚類算法失效的問(wèn)題；能夠綜合解決單個(gè)聚類器魯棒性和穩(wěn)定性不強(qiáng)和現(xiàn)有集成聚類方法適應(yīng)性較差的問(wèn)題，從而提高用戶行為數(shù)據(jù)的聚類效果；本發(fā)明可用于用戶行為數(shù)據(jù)的聚類，特別是帶有高維特征的用戶行為數(shù)據(jù)聚類問(wèn)題，還可以用于流數(shù)據(jù)的聚類等，應(yīng)用范圍廣泛。