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各种聚类算法简介及AP聚类算法介绍

上传者: 2019-07-13 21:51:30上传 DOC文件 264.5KB 热度 66次
AffinityPropagation(AP)聚类是最近在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。
用户评论
码姐姐匿名网友 2019-07-13 21:51:30

还不错,能学到一些东西

码姐姐匿名网友 2019-07-13 21:51:30

代码一般,只能用于学习,而且运行会出错

码姐姐匿名网友 2019-07-13 21:51:30

缺少对算法缺点的介绍

码姐姐匿名网友 2019-07-13 21:51:30

对AP算法的介绍很简单,在SCIENCE上有原本的matlab程序!这个简单了些!

码姐姐匿名网友 2019-07-13 21:51:30

对于初学聚类算法的帮助不大

码姐姐匿名网友 2019-07-13 21:51:30

很初步的介绍,适合初学者。

码姐姐匿名网友 2019-07-13 21:51:30

适合初步了解

码姐姐匿名网友 2019-07-13 21:51:30

东西还行吧。初学者可以看看。