A shrinking synchronization clustering algorithm based on a linear weighted Vicsek model
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of clustering is to identify distributions and patterns within unlabelled datasets. Since the proposal of the original synchronization clustering (SynC) algorithm in 2010, synchronization clustering has become a significant research direction. This paper proposes a shrinking synchronization clustering (SSynC) algorithm utilizing a linear weighted Vicsek model. SSynC algorithm is developed from SynC algorithm and a more effective synchronization clustering (ESynC) algorithm. Through analysis and comparison, we find that SSynC algorithm demonstrates superior synchronization effect compared to SynC algorithm, which is based on an extensive Kuramoto model. Additionally, it exhibits similar effect to ESynC algorithm, based on a linear version of Vicsek model. In the simulations, a comparison is conducted between several synchronization clustering algorithms and classical clustering algorithms. Through experiments using some artificial datasets, eight real datasets and three picture datasets, we observe that compared to SynC algorithm, SSynC algorithm not only achieves a better local synchronization effect but also requires fewer iterations and incurs lower time costs. Furthermore, when compared to ESynC algorithm, SSynC algorithm obtains reduced time costs while achieving nearly the same local synchronization effect and the same number of iterations. Extensive comparison experiments with some class clustering algorithms demonstrate the effectiveness of SSynC algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».