CAJ | 학술논문

该文提出一种改进的带虚拟领导的Flocking模型,并基于此模型开发了一种数据聚类算法.在此算法中,数据集中的数据点被考虑为可以在空间中移动的Agent,并且根据改进的模型,生成有权无向图.然后从数据集中选定一组虚拟领导,每个数据点与其中个虚拟领导建立连接.所有与这个数据点有连接的邻居,都通过一个势函数产生场,对这个数据点进行作用,此数据点将沿着所有场矢量叠加的方向移动一段距离.算法中,虚拟领导的加入有效减少了数据点,特别是邻居较少的数据点向某个中心收敛的时间.在所有数据点不断受到作用而移动的过程中,同类的数据点就会逐渐地聚集到一起,而不同类的数据点则相互远离,最后自动形成聚类.此算法的实验结果表明,数据点能合理有效地被聚类,并且算法具有较快的收敛速度,同时,与其他算法对比也验证了此算法的有效性.
해문제출일충개진적대허의령도적Flocking모형,병기우차모형개발료일충수거취류산법.재차산법중,수거집중적수거점피고필위가이재공간중이동적Agent,병차근거개진적모형,생성유권무향도.연후종수거집중선정일조허의령도,매개수거점여기중개허의령도건립련접.소유여저개수거점유련접적린거,도통과일개세함수산생장,대저개수거점진행작용,차수거점장연착소유장시량첩가적방향이동일단거리.산법중,허의령도적가입유효감소료수거점,특별시린거교소적수거점향모개중심수렴적시간.재소유수거점불단수도작용이이동적과정중,동류적수거점취회축점지취집도일기,이불동류적수거점칙상호원리,최후자동형성취류.차산법적실험결과표명,수거점능합리유효지피취류,병차산법구유교쾌적수렴속도,동시,여기타산법대비야험증료차산법적유효성.