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

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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
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