机器学习：Python实现聚类算法(二)之AP算法
1.算法简介 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 ...
原文：机器学习笔记-----AP（affinity propagat）算法讲解及matlab实现
大家好，我是人见人爱，花见花开的小花。哈哈 在统计和数据挖掘中，亲和传播 AP 是基于数据点之间 消息传递 概念的聚类算法。与诸如k means或k medoids的聚类算法不同，亲和传播不需要在运行算法之前确定或估计聚类的数量。 类似于k medoids，亲和力传播算法发现 样本 ，输入集合的成员，输出聚类结果。 一 算法描述 . 基本介绍 我们让 x , xn 作为一系列的数据点，然后用矩阵S ...
2016-11-20 18:34 1 7372 推荐指数：
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