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文件名称：各种聚类算法简介及AP聚类算法介绍
文件大小：265KB
文件格式：DOC
更新时间：2012-05-26 14:15:28
AP聚类 Affinity Propagation
Affinity Propagation (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。
网友评论
- 还不错，能学到一些东西
- 代码一般，只能用于学习，而且运行会出错
- 缺少对算法缺点的介绍
- 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！
- 对于初学聚类算法的帮助不大
- 很初步的介绍，适合初学者。
- 适合初步了解
- 东西还行吧。初学者可以看看。
- 对于初学聚类算法的帮助不大
- 对于初学聚类算法的帮助不大