针对分类问题中的模型泛化能力，提出了基于Kmeans聚类的XGBoost基分类器集成算法，以提升整体算法的泛化能力。首先，训练数据集获得多个XGBoost模型；然后，通过Kmeans算法对不同模型的实验结果聚类；最后，对每个分类簇中泛化能力最优的分类器进行集成。在对某公司实际分类问题中应用该算法，结果表明，该算法的泛化能力有很大程度的提升。