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《改进蚁群优化的区间监督模糊聚类算法研究》
一、引言
在大数据时代，数据挖掘和聚类分析技术已成为众多领域研究的热点。区间监督模糊聚类算法作为一种有效的数据挖掘手段，在处理复杂数据时表现出强大的能力。然而，传统的区间监督模糊聚类算法在处理大规模数据时仍存在一定局限性。近年来，蚁群优化算法在解决优化问题中展现出良好的性能，因此，本文旨在研究如何将蚁群优化算法与区间监督模糊聚类算法相结合，以改进传统的聚类算法，提高其处理大规模数据的效率和准确性。
二、相关技术背景
1.蚁群优化算法：蚁群优化算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁的信息传递和协同工作机制，解决各类优化问题。
2.
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