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数据聚类是数据挖掘中的一个重要课题.聚类问题可以归结为一个优化问题.文中针对常规聚类算法所存在的缺点,根据人类进行聚类判断所遵循的原则,模拟蚂蚁寻找食物源的行为,提出了一种基于蚁群算法的多种群聚类学习的新方法.仿真实验结果表明,该方法具有本质并行性、计算效率高、聚类学习能力强等优点,可用来最终获得全局最优解.