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文档摘要

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蚁群算法：从原理剖析到聚类应用的深度探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了众多领域面临的关键问题。聚类分析作为数据挖掘和机器学习中的重要技术，旨在将数据对象划分成不同的组或类，使得同一类中的对象具有较高的相似性，而不同类中的对象具有较大的差异性。聚类分析在图像识别、生物信息学、市场分析、异常检测等众多领域都有着广泛的应用。例如在图像识别中，通过聚类可将相似特征的图像聚为一类，有助于图像分类与检索；在生物信息学里，能对基因表达数据聚类，挖掘基因功能与疾病关联。

传统的聚类算法如K-Means算法、层次聚类算法等在处