信息熵与蚁群优化提升DBSCAN：大数据集高效聚类策略

本文主要探讨了"基于信息熵的蚁群聚类DBSCAN改进算法"，针对DBSCAN算法在处理数据分布不均匀和大规模数据时存在的局限性，提出了一种创新的融合策略。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法依赖于邻域密度来识别聚类，但当面对数据分布不均衡或大数据集时，其性能可能受到影响。 信息熵理论被引入到该算法中，作为衡量数据不确定性的工具，它能够有效地选择数据集中的最具代表性和关键部分。通过运用蚁群优化算法，这是一种模拟蚂蚁觅食行为的搜索算法，能够在大量的候选子集中找到最优的子集。这种方法旨在减少数据的处理复杂度，降低I/O（输入/输出）消耗和内存需求，这对于处理包含分类属性的高维大数据集尤为重要。 在改进后的算法中，首先通过信息熵对原始数据集进行筛选，选取那些具有高信息熵值的样本作为子集。然后，这些子集作为基础进行DBSCAN聚类，这样可以更精确地识别密集区域，同时避免处理不必要的噪声数据。通过实验验证，该方法能够显著提高算法的效率，尤其是在处理大规模和复杂结构的数据集时，效果尤为明显。 因此，本文的贡献在于提供了一种有效的方法来增强DBSCAN的性能，特别是在处理大规模、高维度且数据分布不均的数据集时，这为实际应用中的数据挖掘和机器学习提供了新的可能性。研究结果表明，这种结合信息熵和蚁群优化的DBSCAN改进算法对于提升数据聚类的效率和精度具有重要的实践价值。