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资源说明：针对传统的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise，DBSCAN）聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模块的问题，以及人工蜂群优化算法（Artificial Bees Colony，ABC）后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷进行了研究，提出一种基于自适应人工蜂群优化DBSCAN的聚类算法IABC-DBSCAN。该算法将截断选择机制与锦标赛选择机制相结合，提出一种截断-锦标赛选择机制（Truncation-Championship Selection Mechanism，TCSM），以增强种群多样性、避免跟随蜂选择蜜源陷入局部最优的缺陷；提出一种自适应步长策略（Adaptive Step Strategy，ASS）动态调整跟随蜂的搜索方式，以提高算法局部搜索能力和聚类速度；根据改进的IABC算法动态调节DBSCAN算法中的最优参数，将蜜源位置对应[ε]邻域，蜜源的适应度大小对应DBSCAN的聚类效果，并在多种测试函数和数据集上进行验证。实验结果表明，该算法不仅有效克服ABC和DBSCAN算法的缺陷，且正确率和召回率均有较大提高。
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