이는 즉각적인 편광 기반 분포 확장이 명백한 클러스터 분할에 기여하며, 이후 다중 상태 시뮬레이션에서 나타난 바와 같이 이러한 효과가 확산된 개체군 및 중첩과 결합하여 예상치 못한 또는 "비물리적인" 클러스터링 동작을 생성할 수 있음을 보여줍니다.

기하학적 중첩의 영향은 고정된 점유율로 추가 상태를 추가하면서 분포 폭만 체계적으로 변화시킴으로써 분리되었습니다( 그림 3 ). 이러한 결과는 상태 중첩이 증가함에 따라 기본 상태 간의 분리 가능성이 감소하여 클러스터링이 점진적으로 더 모호해진다는 것을 보여줍니다. 중요한 것은 클러스터링 방법이 비제한적이라는 점입니다. 원하는 경우 더 많은 클러스터(예: 5개 클러스터)를 사용하는 솔루션도 가능하지만, 통계적으로 약한 것으로 자동 표시되어 주관적인 선택을 방지하면서 사용자 유연성을 유지합니다. SD = 0.3 × 평균에서 정답 복구 가능성이 손실되는 것은 물리적으로 예상되는 결과입니다. 왜냐하면 이러한 극단적인 분포 확장은 일반적인 실험 조건에서 발생할 가능성이 낮기 때문입니다. 그러나 더 많은 상태를 포함하고 분포 확장이 더 완만한 실험 데이터 세트에서는 상당한 중첩이 발생할 수 있습니다. 하지만 그림 5D 에서 보여주는 것처럼 집단화 전략을 통해 실험적으로 유도된 분포 확장을 완화할 수 있습니다 .

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