信息熵蚁群聚类赋能模糊C-均值算法的深度剖析与实践探索

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，数据挖掘和机器学习作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，受到了广泛关注。聚类分析作为数据挖掘和机器学习的重要分支，旨在将数据对象分组为相似对象的簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似度，而不同簇之间的对象相似度较低。聚类分析在众多领域，如生物学、医学、社会学、市场营销、图像处理等，都有着广泛的应用。例如，在生物学中，聚类分析可用于对物种进行分类；在医学中，可用于疾病诊断和药物研发；在市场营销中，可用于客户细分和精准营销。

信息熵蚁群聚类算法是一种基于群体智能的聚类方