AP聚类一般翻译为近邻传播聚类,2007年被提出,核心思想是:通过在不同点之间不断的传递信息,从而最终选出聚类中心,完成聚类。 其优点有: 不需要制定最终聚类族的个数 2. 已有的数据点作为最终的聚类中心,而不是新生成一个族中心。 3. 模型对数据的初始值不敏感。 4. 对初始相似度矩阵数据的对称性没有要求。
Affinity Propagation聚类算法简称AP,是一个在07年发表在Science上的聚类算法。它实际属于message-passing algorithms的一种。算法的基本思想将数据看成网络中的节点,通过在数据点之间传递消息,分别是吸引度(responsibility)和归属度(availability),不断修改聚类中心的数量与位置,直到整个数据集相似度达到最大,同时产生高聚类...
AP聚类算法基于数据点之间的相似性度量,通过迭代计算数据点的“归属度”和“吸引度”来确定聚类中心,从而实现对数据的自动聚类。 AP聚类算法的原理可以简单概括为以下几个步骤: 1. 相似性度量:首先,需要定义数据点之间的相似性度量方法。常用的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。通过计算数据点之间的相似性...
* Preference参考度或称为偏好参数:是相似度矩阵中横轴纵轴索引相同的点,如s(i,i),若按欧氏距离计算其值应为0,但在AP聚类中其表示数据点i作为聚类中心的程度,因此不能为0。迭代开始前假设所有点成为聚类中心的能力相同,因此参考度一般设为相似度矩阵中所有值得最小值或者中位数,但是参考度越大则说明个数据点成...
这段代码实现了Affinity Propagation(AP)聚类算法。主要流程如下: 初始化数据:调用init_sample()函数生成测试数据。 定义AP类,包括初始化方法__init__()和聚类方法fit(),以及计算相似度矩阵的方法cal_simi()和计算聚类中心的方法cal_cls_center()等。
AP聚类算法是一种基于相似度进行节点聚类的算法，特别适合高维、多类数据实现快速聚类。以下是关于AP聚类算法的详细解答：一、基本思想 节点与相似度：AP算法基于节点与节点之间的相似度，将相似度更高的节点聚在一起。消息传递：将全部样本看作网络节点，通过网络中各条边的消息传递计算出各样本的聚类中心...
1、AP聚类算法 1.分类与聚类1.1 分类算法简介分类(classification )是找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。在分类算法中输入的数据,或称训练集(Training Set),是一条条的数据库记录(Record)组成的。每一条记录包含若干条属性(Attribute),组成一个特征向量。训练集的...
AP (Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar),然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵),再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心。
方法一:直接聚类,利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法,该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程,但是聚类效果受限制。 方法二:层次聚类,该方法较为灵活,需要进行细节了解聚类原理,具体需要进行如下过程处理: ...
资源描述: 精选优质文档---倾情为你奉上 一、 一种快速的AP聚类算法 A P算法的步骤如下 步骤1 计算待聚类数据点集的相似度矩阵S。 (1) 式中S中所有非对角线元素的最小值、最大值和均值分别为Pmin, Pmax和Pmean。 步骤2 根据式(2)-(4)更新信息,和。 (2) (3) (4) 步骤3 消除聚类结果的数字振荡...