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为了改善聚类分析的质量,提出了一种基于阈值和蚁群算法相结合的聚类方法.按此方法,首先由基于阈值的聚类算法进行聚类,生成聚类中心,聚类个数也随之初步确定;然后将蚁群算法的转移概率引入K-平均算法,对上述聚类结果进行二次优化.实验表明,与尽平均算法等相比,该聚类方法的F-测度值(F-measure)更高.