AP聚类算法的Python实现

AP聚类算法的Python实现

AP（Affinity Propagation）聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为不同的聚类簇。本文将介绍如何使用Python实现AP聚类算法，并提供相应的源代码。

AP聚类算法基于数据点之间的相似度度量，它通过在数据点之间传递消息来选择代表性样本，并将其他样本分配给这些代表性样本。下面是AP聚类算法的Python实现步骤：

步骤1：计算相似度矩阵
首先，我们需要计算数据点之间的相似度。可以使用任何适合你的数据集的相似度度量方法，例如欧氏距离、余弦相似度等。假设我们有一个数据集X，其中包含n个数据点。我们可以使用以下代码计算相似度矩阵：

import numpy as np

def compute_similarity_matrix(X):
    n = X.shape