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基于信息熵的蚁群聚类算法是一种自组织聚类算法，具备健壮性、可视化等特点，并能生成一些新的有意义的聚类模式。基于信息素的K—means算法的髟值和初始聚类中心是事先给定的，而往往两者的选择可以直接影响聚类的效果和速度（K-means算法的缺点之一）。因此，在基于信息熵的蚁群聚类算法的基础上，结合基于信息素的K-means算法，提出了一种聚类组合算法。