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本文提出一种基于信息熵的蚁群聚类DBSCAN改进算法，旨在提升传统DBSCAN在处理复杂数据集时的聚类性能。通过引入信息熵优化蚁群算法的路径选择机制，增强算法对噪声点的识别能力与聚类精度。实验结果表明，该方法在多个数据集上均取得较好的聚类效果，有效解决了传统方法在高维数据和密度不均匀数据中的不足。 文档为pdf格式，0.18MB，总共7页。
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- 基于信息熵的蚁群聚类DBSCAN改进算法 - 第十九届全国网络与数据通信学术会议.pdf ...
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