近邻同步聚类模型与指数衰减加权同步聚类模型的比较与分析

• 作者: 陈新泉 周灵晶 戴家树 周祺
• 来源期刊: 安徽工程大学学报
• 关键词: 聚类 同步模型 近邻 指数衰减
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化与信息工程
• 页码范围: 32-45
• 页数: 14页
• 分类号: TN181
• 语种: 中文

摘要

聚类是一种重要的数据分析与预处理技术.与传统的静态聚类分析方法相比,基于同步模型的聚类算法属于一种动态演化的聚类分析技术.先提出了应用到聚类中的两种指数衰减加权同步模型和一种δ近邻指数衰减加权同步模型.对前两种同步模型,提出了基于指数衰减加权同步模型的聚类算法;对后一种同步模型和已发表的扩展Kuramoto模型、Vicsek简化模型及Vicsek模型的一个线性版本,提出了基于近邻同步模型的聚类算法.然后比较分析了这些同步聚类模型的算法复杂度、性质及特点.在人工数据集和8个UCI数据集的仿真实验中,对这几种同步聚类模型在聚类精度、聚类速度等方面进行了适当的比较.最后对基于同步模型的聚类算法的发展进行了总结及展望.