AP近邻传播聚类算法原理及Matlab实现

AP近邻传播聚类算法原理及Matlab实现

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Affinity Propagation (AP)聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类，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。以S矩阵的对角线上的数值s(k, k)作为k点能否成为聚类中心的评判标准，这意味着该值越大，这个点成为聚类中心的可能性也就越大，这个值又称作参考度p( preference)。聚类的数量受到参考度p的影响，如果认为每个数据点都有可能作为聚类中心，那么p就应取相同的值。如果取输入的相似度的均值作为p的值，得到聚类数量是中等的。如果取最小值，得到类数较少的聚类。

AP算法中传递两种类型的消息，(