输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中对应的数据对应的特征进行比较,然后算法提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。(一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。) 最后,我们选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为...
近邻传播聚类算法(AP算法)是一种无需预先确定聚类数目和聚类中心的便捷聚类算法。它通过利用数据点之间的相似性来自动确定聚类中心,并且不需要对数据进行任何假设或预处理。这使得该算法在处理大规模数据集时表现出色,并且能够有效地处理非线性和非凸形状的数据分布。与传统的K均值聚类算法相比,AP算法能够更好地适应...