
【计】 clustering procedure
formicate; herd; pack; swarm; throng; troop
【医】 swarm
course; procedure; process
【计】 PROC
【化】 process
【医】 course; process
【经】 process
群集过程(Cluster Process)在计算机科学和系统建模中,指多个独立实体(如数据点、计算节点或生物个体)基于特定规则动态聚集形成集群的行为。其核心是通过局部交互实现全局有序结构,常见于分布式系统、数据分析和仿生学领域。以下是详细解释:
汉英对照
运作原理
实体通过距离阈值(如欧氏距离)或属性相似度(如余弦相似度)触发聚合,最终形成稳定子群。典型算法包括:
虚拟机根据负载状态动态迁移,形成高可用集群(参考:IEEE Transactions on Cloud Computing)
鸟群通过局部位置同步实现群体避障(参考:Proceedings of the National Academy of Sciences)
群集过程可形式化为:
$$
Phi = { x_i in mathbb{R}^d|min |x_i - mu_k| < delta }
$$
其中 $mu_k$ 为集群中心点,$delta$ 为聚合阈值
权威参考文献:
“群集过程”这一表述在不同领域有不同侧重,需结合具体语境理解。以下是综合多角度的解释:
“群集”指人或事物聚集的状态,强调同类相聚的特性。例如人群聚集在广场、动物群体迁徙等场景()。
在计算机科学中,“群集过程”通常指构建服务器集群的技术流程,包括:
在机器学习中,“群集过程”可指聚类分析,即通过算法(如K-means)将数据分组的步骤,常用于模式识别或数据分类。
指生物群体(如鸟群、鱼群)或人类社会的动态聚集行为,例如:
若具体场景涉及技术实现(如搭建服务器集群),需进一步结合硬件配置、网络架构等细节。其他领域的使用需根据上下文明确对象和目的。
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