这道题目描述的算法流程属于Chameleon聚类算法。下面是对每个选项的分析：

1. **MST（Minimum Spanning Tree）**：
- MST算法主要用于生成最小生成树。其流程不涉及构造k-最近邻图或多层图划分，而是关注于如何连接节点以使总距离最小。

2. **OPOSSUM**：
- 并不是一个常见的聚类算法名称，可能是在特定领域或场景中使用的自定义算法，通常也不采用这种流程。

3. **Chameleon**：
- Chameleon算法是一个基于图的聚类算法，其核心流程包括：
1. **构造k-最近邻图**：用于捕获局部邻域的密度和形状。
2. **使用多层图划分算法划分图**：通常使用多层bisection方法将图划分成若干子图。
3. **合并簇**：根据相对互连性和相对接近性合并簇，以保持簇的自相似性。
4. **迭代合并**：重复合并过程，直到没有更多适合合并的簇。

4. **Jarvis－Patrick（JP）**：
- JP算法是一种简单的基于密度的算法，主要依赖于共享邻居的数量进行聚类，与所述流程不符。

综上所述，选项C: Chameleon符合题目描述的算法流程。Chameleon算法的关键特点是通过多阶段图划分和簇合并策略，实现对簇形状和密度的自适应处理，进而提升聚类的准确性和鲁棒性。