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算法簡介 AP聚類一般翻譯為近鄰傳播聚類，07年被提出，其優點有： 1. 不需要制定最終聚類族的個數 2. 已有的數據點作為最終的聚類中心，而不是新生成一個族中心。 3. 模型對數據的初始值不敏感。 4. 對初始相似度矩陣數據的對稱性沒有要求。 5. 相比與k-centers聚類 ...

Affinity Propagation (AP) 聚類是2007年在Science雜志上提出的一種新的聚類算法。它根據N個數據點之間的相似度進行聚類,這些相似度可以是對稱的,即兩個數據點互相之間的相似度一樣(如歐氏距離);也可以是不對稱的,即兩個數據點互相之間的相似度不等。這些相似度組成N×N ...

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 ...

2020-04-10 ...

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 ...

實現文檔聚類的總體思想： 將每個文檔的關鍵詞提取，形成一個關鍵詞集合N； 將每個文檔向量化，可以參看計算余弦相似度那一章； 給定K個聚類中心，使用Kmeans算法處理向量； 分析每個聚類中心的相關文檔，可以得出最大的類或者最小的類等； 將已經分好詞的文檔提取關鍵詞，統計 ...

一、聚類（無監督）的目標 使同一類對象的相似度盡可能地大；不同類對象之間的相似度盡可能地小。 二、層次聚類 層次聚類算法實際上分為兩類：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一開始就將每個數據點視為一個單一的聚類，然后依次合並（或聚集）類，直到所有類合並成一個包含所有數據點的單一聚類 ...