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《基于群智能优化的若干近邻传播聚类算法及其应用》

一、引言

随着大数据时代的到来，数据挖掘与机器学习技术在各个领域得到了广泛的应用。其中，聚类分析作为数据挖掘的重要手段之一，其算法的优化与改进成为了研究的热点。近邻传播聚类算法（AP聚类）作为一种新兴的聚类方法，以其独特的优势在许多领域得到了广泛的应用。然而，传统的AP聚类算法在处理大规模数据时仍存在一些不足。因此，本文提出了一种基于群智能优化的近邻传播聚类算法，以提高聚类的准确性和效率。

二、近邻传播聚类算法概述

近邻传播聚类算法是一种基于数据点之间相似性度量的聚类方法。它通过计算数据点之间的相似度矩阵，并利用这个矩阵来识别和分组相似的数据点