ap算法的基础知识和背景.pdf

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2023-02-28 发布于江苏
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ap算法的基础知识和背景.pdf

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Affinity Propagation (AP) 聚类是2007 年在Science 杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N 个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。这些相似度组成N×N 的相似度矩阵S(其中N 为有N 个数据点) 。 AP 算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有的数据点都作为潜在的聚类中心,称之为 exemplar 。以S 矩阵的对角线上的数值s (k, k)作为k 点能否成为聚类中心的评判标准,这意味着该值越大,这个