一、算法簡介 Affinity Propagation聚類算法簡稱AP，是一個在07年發表在Science上的聚類算法。它實際屬於message-passing algorithms的一種。算法的基本思想將數據看成網絡中的節點，通過在數據點之間傳遞消息，分別是吸引度(responsibility ...

1.算法簡介 AP(Affinity Propagation)通常被翻譯為近鄰傳播算法或者親和力傳播算法，是在2007年的Science雜志上提出的一種新的聚類算法。AP算法的基本思想是將全部數據點都當作潛在的聚類中心(稱之為exemplar)，然后數據點兩兩之間連線構成一個網絡 ...

AP聚類算法是基於數據點間的"信息傳遞"的一種聚類算法。與k-均值算法或k中心點算法不同，AP算法不需要在運行算法之前確定聚類的個數。AP算法尋找的"examplars"即聚類中心點是數據集合中實際存在的點，作為每類的代表。 算法描述： 假設$\{ {x_1},{x_2 ...

1.算法簡介 AP(Affinity Propagation)通常被翻譯為近鄰傳播算法或者親和力傳播算法，是在2007年的Science雜志上提出的一種新的聚類算法。AP算法的基本思想是將全部數據點都當作潛在的聚類中心(稱之為exemplar)，然后數據點兩兩之間連線構成一個網絡 ...

原帖地址：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html 記得剛讀研究生的時候，學習的第一個算法就是meanshift算法，所以一直記憶猶新，今天和大家分享一下Meanshift算法，如有錯誤，請在線交流 ...

原帖地址：http://www.opencvchina.com/thread-749-1-1.html k-means是一種聚類算法，這種算法是依賴於點的鄰域來決定哪些點應該分在一個組中。當一堆點都靠的比較近，那這堆點應該是分到同一組。使用k-means，可以找到每一組的中心點 ...

從樣本相似性到圖 根據我們一般的理解，聚類是將相似的樣本歸為一類，或者說使得同類樣本相似度盡量高，異類樣本相似性盡量低。無論如何，我們需要一個方式度量樣本間的相似性。常用的方式就是引入各種度量，如歐氏距離、余弦相似度、高斯度量等等。 度量的選擇提現了你對樣本或者業務的理解。比如說如果你要比 ...

一、聚類算法簡介 聚類是無監督學習的典型算法，不需要標記結果。試圖探索和發現一定的模式，用於發現共同的群體，按照內在相似性將數據划分為多個類別使得內內相似性大，內間相似性小。有時候作為監督學習中稀疏特征的預處理（類似於降維，變成K類后，假設有6類，則每一行都可以表示為類似於000100 ...