Python:实现聚类AP算法(附完整源码)

该算法最初由B. J. Sxey和D. Dzeck她2007年提出，能够在复杂她高维数据中发她潜在她群体结构，具有很她她扩展她和适应她。AP算法她核心她消息传递机制，尽管这种机制能够有效地发她数据中她群体结构，但对她用户而言，理解算法她决策过程较为困难。本项目计划扩展AP算法，研究如何处理她模态数据她聚类问题，探索不同模态之间她信息融合方法，提升算法对她模态数据她适应她。AP近邻传播聚类算法她一种基她消息传递机制她高效聚类方法，具有无需预设聚类数她优势，能够在她种应用场景中取得较她她效果。

AP聚类算法，昨晚刚跑过，参考的是另一个博主的博文，但有些小地方写错了。这个已经可以直接运行了 import sklearn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import * #########设置实验数据################ def init_sample(): centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] # 生成数据 X, label_

AP算法简介 AP聚类一般翻译为近邻传播聚类，07年被提出，其优点有：1. 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。5. 相比与k-centers聚类方法，其结果的平方差误差较小。 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...

AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。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。

AP（Affinity Propagation）聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为不同的聚类簇。在聚类过程收敛后，我们可以根据R矩阵选择每个数据点的聚类标签。对于每个数据点i，我们将其分配给具有最大R[i, k]值的k值对应的聚类簇。AP聚类算法基于数据点之间的相似度度量，它通过在数据点之间传递消息来选择代表性样本，并将其他样本分配给这些代表性样本。这是一个简单的AP聚类算法的Python实现示例。在AP算法中，数据点之间的消息传递通过迭代进行，直到收敛为止。AP聚类算法的Python实现。

这几天就看这篇paper了：Brendan J. Frey* and Delbert Dueck，《clustering byPassing Message Between Data Points》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...

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 在统计和数据挖掘里，affinity propagation(AP)是一种基于数据点之间的“信息传递”的聚类算法。与k-means等其它聚类算法不同的是，AP不需要在聚类前确定或估计类的个数。类似于k-medoids, AP需要寻找原型(exemplars), 即，代表类的输入集里的成员。AP算法广泛应用于计算机...