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LF蚁群聚类算法：原理、应用与优化探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了众多领域面临的关键挑战。数据挖掘作为一门多学科交叉的新兴领域，旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识，其在商业智能、医疗诊断、金融风险预测、生物信息学等诸多方面都有着广泛的应用。
聚类分析作为数据挖掘中的一项重要技术，在整个数据处理流程中占据着举足轻重的地位。聚类的核心任务是将物理或抽象对象的集合分组为由类似对象组成的多个类，使得同一类中的数据对象具有较高的相似度，
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