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該文提出一種改進(jìn)的隨機(jī)游動(dòng)模型，并在此模型的基礎(chǔ)上，發(fā)展了一種數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法。在此算法中，數(shù)據(jù)集中的樣本點(diǎn)根據(jù)改進(jìn)的隨機(jī)游動(dòng)模型，生成有權(quán)無(wú)向圖G(V,E,d)，其中每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)圖G 的一個(gè)頂點(diǎn)，并且假設(shè)每個(gè)頂點(diǎn)為可以在空間中移動(dòng)的Agent。隨后計(jì)算每個(gè)頂點(diǎn)向其鄰集中頂點(diǎn)轉(zhuǎn)移的概率，在隨機(jī)選定鄰集中的一個(gè)頂點(diǎn)作為轉(zhuǎn)移方向后，移動(dòng)一個(gè)單位距離。在所有樣本點(diǎn)不斷隨機(jī)游動(dòng)的過(guò)程中，同類(lèi)的樣本點(diǎn)就會(huì)逐漸的聚集到一起，而不同類(lèi)的樣本點(diǎn)相互遠(yuǎn)離，最后使得聚類(lèi)自動(dòng)形成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于隨機(jī)游動(dòng)的聚類(lèi)算法能使樣本點(diǎn)合理有效地被聚類(lèi)，同時(shí)，與其他算法對(duì)比也說(shuō)明了此算法的有效性。
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