会议论文《一种基于欧氏距离加权的连通聚类算法》提出了一种改进的聚类方法，通过引入欧氏距离加权机制优化传统连通聚类算法。该方法在处理数据点间的相似性时，考虑了距离对聚类结果的影响，提高了聚类的准确性和稳定性。研究应用于信息技术领域，为数据分类与模式识别提供了新思路，具有一定的理论价值和实际意义。
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