Python实现AP聚类算法及源代码
聚类算法是一种常用的数据挖掘方法,可以将相似的数据分组到一起。AP算法(Affinity Propagation)是一种快速并且有效的聚类算法,在许多机器学习领域中被广泛应用。本文将介绍AP聚类算法的原理和Python实现,并提供完整的源代码。
AP聚类算法是一种基于相似度的聚类算法,通过计算样本之间的相似度来寻找聚类中心,并将其他样本划分到不同的簇中。AP聚类算法最大的特点是不需要指定簇的数量,而是根据数据自动确定聚类中心的数量,因此在实际应用中表现优异。
AP聚类算法的核心过程是消息传递。在初始化的时候,每个数据点同时作为聚类中心和观测值。首先,每个点需要向周围的点发送信息,这个信息包括了每个点认为自己是聚类中心的概率。接着,每个点需要接收周围点的信息,根据得到的信息更新自己认为哪一个点是聚类中心。这个过程需要不断迭代直到收敛。
下面是AP聚类算法的Python实现代码:
import numpy as np
def ap_clustering(S, max_iter=1000, convergence_iter=50, lam=0.5):
"""
AP聚类算法实现函数
Parameters:
S: numpy.ndarray [n_samples x n_samples]
样本间的相似度矩阵