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复杂的数据
'cluster' - 对X的随机10%子样本执行初步聚类阶段。此初步阶段本身使用“sample”初始化 matrix - 用一个K行P列的矩阵作为初始聚类中心 3 'Replicates'- 重复聚类的次数,每个聚类都有一组新的初始质心,默认为1。 4 'EmptyAction'- 在聚类过程中一个类别丢失了它所有的成员时,需要采用的措施 'singleton' - ...
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