Abstract-Distribuerad bearbetning över nätverk bygger på i-nätverk bearbetning och samarbete mellan angränsande agenter. Samarbete är fördelaktigt när agenterna har ett gemensamt mål. I många tillämpningar kan dock agenter tillhöra olika kluster som strävar efter olika mål. Då kommer urskillningslöst samarbete att leda till oönskade resultat. I detta dokument föreslår vi ett adaptivt kluster- och inlärningsprogram som gör det möjligt för agenter att lära sig vilka grannar de bör samarbeta med och vilka andra grannar de bör ignorera. Genom att göra detta gör algoritmen det möjligt för agenterna att identifiera sina kluster och uppnå förbättrad inlärnings- och skattningsnoggrannhet över nätverk. Vi utför en detaljerad medel-kvadratanalys och bedömer felsannolikheten för typerna I och II, dvs falsklarm och feldetektering, för klustermekanismen. Bland andra resultat konstaterar vi att dessa sannolikheter förfaller exponentiellt med stegstorlekarna så att sannolikheten för korrekt klusterbildning kan göras godtyckligt nära en.
Verket REF utvärderade felsannolikheten för typerna I och II, dvs. falsklarm och felaktig upptäckt för deras föreslagna system och visade att dessa fel sönderfaller exponentiellt med stegstorleken.
Distributed Clustering and Learning Over Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}