Python实现最近邻传播算法

Python实现最近邻传播算法

最近邻传播算法（Nearest Neighbors Propagation，NNP）是一种基于图论的无监督学习算法，可用于社交网络分析、目标检测和图像分割等应用场景。本文将介绍如何使用Python实现最近邻传播算法，并附带源代码。

算法原理

最近邻传播算法基于相似度计算，是一种基于局部信息进行聚类分析的方法。它首先将每个样本看成一个簇，然后逐步合并相邻的簇以形成更大的簇。在该算法中，距离度量采用欧几里得距离或余弦相似度等方法。

算法流程如下：

1. 初始化：将每个样本看作一个簇，并随机选择一个样本为种子节点。

2. 建立邻居关系：遍历所有的样本，找到与当前样本最相似的种子节点，并将当前样本添加到该种子节点的邻居列表中。

3. 传播标签：遍历所有种子节点，将其邻居节点的标签设置为自己的标签。

4. 合并簇：将所有具有相同标签的节点合并为一个簇。

5. 迭代：重复步骤2-4，直到满足终止条件为止。

代码实现

下面是最近邻传播算法的Python代码实现。我们使用iris数据集进行测试，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，分为3类。