几种同步聚类模型的比较与分析

 

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。本文先是提出了应用到聚类中的二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。在人工数据集和八个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。

关键词：聚类；同步模型；近邻；指数衰减