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고도로 혼잡한 데이터 세트에서 깜빡임 역학이 클러스터링 성능에 영향을 미치는지 평가하기 위해, 서로 다른 켜짐 상태 체류 시간 모델을 사용하여 중첩이 지배적인 10개 상태 시스템을 생성했습니다. 이 데이터 세트는 5개의 잘 정의된 상태와 5개의 확산 상태를 결합하며, 모든 상태에는 동일한 확률이 할당되고, 잘 정의된 상태는 좁고 유사한 표준 편차를 가지며, 추가 상태는 더 넓은 분포를 갖습니다. 또한 편광 효과를 포함했습니다. 평균값과 표준 편차는 표 S1 에 나와 있으며, 상태 1~5는 잘 정의된 집단에, 상태 6~10은 확산 상태에 해당합니다. 그림 S5 A~S5C는 멱법칙 켜짐 및 꺼짐 상태 깜빡임에 대한 결과를 보여주고, 그림 S5 D~S5F, S5G~S5I, S5J~S5L은 각각 지수, 절단된 멱법칙, 고지수 절단 멱법칙 켜짐 상태 모델에 해당하며, 모든 경우에서 꺼짐 상태 체류 시간은 멱법칙 통계를 따릅니다. 모든 깜빡임 모델에서 클러스터링 결과는 실질적으로 변하지 않았습니다. 모든 경우에서, 세 개의 클러스터가 비슷한 중심(약 510, 1,170, 2,020 cps, 이에 해당하는 수명은 각각 0.71, 2.3, 1.45 ns)에서 복구되었으며, 평균 클러스터 밀도는 〈D2〉 ≈ 1.80–1.87, FO ≈ 0.03, ARI 값은 0.11–0.12 범위에 있었습니다 . 따라서 실제 상태를 복구하지 못한 것은 깜빡임 동역학의 선택 때문이 아니라, 강한 개체군 중첩과 분포 확산으로 인한 내재적 한계를 반영하는 것입니다. 이러한 영역에서 클러스터링 성능은 기본 시간적 깜빡임 통계보다는 수명-강도 분포의 기하학적 구조에 의해 좌우됩니다.
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