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几种同步聚类模型的比较与分析

EasyChair Preprint 1980

15 pages•Date: November 18, 2019

Abstract

聚类是一种重要的数据分析及数据预处理技术。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。本文先是描述并比较了几种同步聚类模型的复杂度与聚类效果，然后分析了几种同步聚类模型的性质与特点。在人工数据集和八个UCI数据集的仿真实验中，将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。

Keyphrases: 同步模型, 指数衰减, 聚类, 近邻

Links:

https://easychair.org/publications/preprint/3f9f

BibTeX entry

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@booklet{EasyChair:1980,
  author    = {Xinquan Chen},
  title     = {Comparison and Analysis of Several Synchronization Clustering Models},
  howpublished = {EasyChair Preprint 1980},
  year      = {EasyChair, 2019}}

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