迈克尔·特伦（Michael C.Thrun）。；阿尔弗雷德·乌尔奇 群集智能用于自组织集群。 （英语） Zbl 1504.68191号 Artif公司。智力。 290，文章ID 103237，24 p.（2021）. 摘要：实现相互交互并感知其环境的代理群体的算法可能会表现出自组织和群体智能等紧急行为。这里介绍了一种称为数据仿生群（DBS）的群系统，它能够适应以数据空间中基于距离和/或密度的结构为特征的高维数据结构。通过利用群体智能、自组织和涌现的相互关系，DBS成为在聚类任务中优化全局目标函数的另一种方法。该群省略了全局目标函数的使用，并且是无参数的，因为它在退火过程中搜索纳什均衡。据我们所知，DBS是第一个将这些方法结合在一起的群体。如果没有关于数据的先验知识，它的聚类可以优于常见的聚类方法，如K-means、PAM、单链、谱聚类、基于模型的聚类和Ward。聚类的一个中心问题是正确估计聚类的数量。这通过称为地形图的DBS可视化解决，地形图允许评估集群数量。众所周知，无论数据集是否包含簇，所有聚类算法都会构造簇。与大多数其他聚类算法相比，地形图表明，如果数据不包含（自然）聚类，则数据聚类是无意义的。DBS的性能在一组基准数据上进行了演示，这些基准数据是为解决集群问题而构建的，并在两个实际应用程序中进行了演示。 引用于1文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：聚类分析；群体智能；自组织；非线性降维；可视化；出现；博弈论 软件：R（右）；RcppArmadillo公司；麦克卢斯特；CRAN（起重机）；群集查找；群集验证；数据仿生群；A分析；自适应高斯；类鸟群 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.C.Thrun}和\textit{A.Ultsch}，Artif。智力。290，文章ID 103237，24 p.（2021；Zbl 1504.68191） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 亚伯拉罕。；郭，H。；Liu，H.，《Swarm intelligence:基础、前景和应用》（Nedjah，N.；Mourelle，L.d.M.，Swarm智能系统（2006），Springer），3-25 [2] 艾伯哈德，S。；库曼斯，D。；De 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