该文提出一种改进的带虚拟领导的Flocking 模型，并基于此模型开发了一种数据聚类算法。在此算法中，数据集中的数据点被考虑为可以在空间中移动的Agent，并且根据改进的模型，生成有权无向图。然后从数据集中选定一组虚拟领导，每个数据点与其中γ 个虚拟领导建立连接。所有与这个数据点有连接的邻居，都通过一个势函数产生场，对这个数据点进行作用，此数据点将沿着所有场矢量叠加的方向移动一段距离。算法中，虚拟领导的加入有效减少了数据点，特别是邻居较少的数据点向某个中心收敛的时间。在所有数据点不断受到作用而移动的过程中，同类的数据点就会逐渐地聚集到一起，而不同类的数据点则相互远离，最后自动形成聚类。此算法的实验结果表明，数据点能合理有效地被聚类，并且算法具有较快的收敛速度，同时，与其他算法对比也验证了此算法的有效性。
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