【摘 要】
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提出了一种基于人工免疫系统重要模型aiNet模型的层次聚类算法aiNHA。该算法首先采用aiNet的方法生成抗体的记忆细胞矩体和相似性矩阵．这样就将数据集划分为若干子簇。再按照
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提出了一种基于人工免疫系统重要模型aiNet模型的层次聚类算法aiNHA。该算法首先采用aiNet的方法生成抗体的记忆细胞矩体和相似性矩阵．这样就将数据集划分为若干子簇。再按照层次聚类的方法，合并连接相拟度高的子簇，得到最终的聚类结果。该算法适用于发现任意形状的聚类簇，并且继承了免疫算法搜索速度快、效率高的优点.
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