Word版-AP近邻传播聚类算法详解与Matlab应用.doc-ITADN社区

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本文档详尽介绍了AP（Affinity Propagation）近邻传播聚类算法的工作原理，并提供了在MATLAB中的实现方法及应用场景分析。 AP 近邻传播聚类算法是一种创新的聚类方法，在2007年由Science杂志提出。该算法依据N个数据点之间的相似度来进行分类，这些相似度既可以是对称也可以是不对称的。在AP算法中，所有的数据点都被视为潜在的簇中心（称为exemplar），通过迭代更新每个节点吸引度和归属度值来确定最终的m个高质量exemplar，并将其余的数据分配到相应的聚类之中。该过程涉及传递两种类型的信息：responsibility 和 availability。其中r(i,k)表示从点i发送给候选簇中心k的消息，它反映了k作为i的簇中心的可能性；a(i, k)则代表从k向i发送的消息，表明了i选择k作为其簇中心的概率。 AP算法的优点包括无需预先设定聚类数量、对初始值的选择不敏感以及不要求距离矩阵具有对称性等。此外，它将每个数据点视为图中的一个节点，在迭代过程中通过传播信息来寻找最佳的聚类集合。在该算法中，相似度矩阵S是一个N×N大小的矩阵（其中N表示有N个数据点）。S矩阵的主对角线上的元素s(k, k)作为k能否成为簇中心的标准。若此值较大，则表明该节点更有可能成为一个簇心；这一数值也被称为参考度p(preference)。通过使用Matlab这样的科学计算和数据分析软件，可以方便地实现AP算法，并且能够直观地展示结果进行深入分析。因此，AP近邻传播聚类算法在自动分配数据点到相应类别方面非常有用，同时也不需要预先指定簇的数量，在实际应用中具有很高的实用性价值。

近邻传播聚类算法与MATLAB API

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本文章介绍了一种基于近邻传播的改进聚类算法，并提供了相应的MATLAB应用程序接口（API）实现，便于研究者应用。近邻传播聚类算法（Affinity Propagation）是一种无中心的非监督学习方法，在2004年由Scott D. Fowlkes和Jill M. Dellamico提出。与传统的K-Means或DBSCAN等聚类方法不同，它不需要预先设定簇的数量，而是通过信息传递过程自我发现具有代表性的样本——即所谓的“示范点”。在数据集中，每个数据点都有可能成为这样的代表性样本，并且算法会通过迭代优化来确定最终的聚类结构。 MATLAB API提供了一系列用于创建、修改和运行MATLAB程序的函数和工具。在这个压缩包中，提供了专门针对近邻传播聚类算法设计的MATLAB代码，用户可以在MATLAB环境中方便地调用这些代码来进行数据的聚类分析。在Affinity Propagation算法中，主要步骤包括： 1. **相似度矩阵构建**：需要计算数据点之间的相似性。通常使用距离度量（如欧氏距离、余弦相似度等）来量化数据点之间的关系，并据此建立一个表示这些关系的相似度矩阵。 2. **消息传递**：在每一轮迭代中，每个数据点都会向其他点发送和接收信息。其中，“我作为示范点的适合度”的信息被发送出去；而“我选择你作为示范点的意愿”则被接收到。通过这种方式形成的职责矩阵（responsibility）和可用性矩阵（availability），反映了各个数据点之间的关系强度。 3. **更新职责矩阵与可用性矩阵**：根据特定公式，这两个矩阵会不断进行迭代优化直到达到稳定状态。其中，职责矩阵显示了某个数据点成为示范点的合适程度；而可用性矩阵则表示其他点倾向于选择该节点作为示范点的程度。 4. **确定示范点和聚类分配**：当职责矩阵与可用性矩阵不再变化时，依据它们值来决定每个数据点的归属——即确认哪些是示范点，并为剩余的数据点指派相应的簇。 5. **结果评估**：通过外部评价标准（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）对聚类效果进行检验和评估。在MATLAB API中，上述步骤被封装成易于调用的函数。用户只需输入数据及可能需要调整的一些参数（例如相似度计算方式），就能获取到聚类结果。这大大简化了操作流程，并有助于快速完成实验或数据分析工作。使用API时应注意以下几点： - 确保对原始数据进行适当的预处理，比如归一化或标准化，以减少不同特征尺度带来的影响； - 根据需要调整算法参数（如最大迭代次数、平滑因子等），这些可能会影响聚类结果的质量； - 在解释最终的簇时要结合具体应用场景理解每个簇的实际意义和分布特点。此压缩包为学习与应用近邻传播聚类提供了一个重要资源，特别是对于MATLAB用户而言可以直接利用提供的API实现高效的分析工作。通过深入了解算法原理并实践使用这些接口功能，能够显著提升数据挖掘及机器学习的能力。

【老生话算法】AP近邻传播聚类算法原理与Matlab实践.docx

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这份文档《老生话算法》专注于讲解AP（Affinity Propagation）近邻传播聚类算法的工作原理，并通过实例演示如何在MATLAB中实现该算法。适合希望深入了解和应用AP聚类技术的学习者阅读。【老生谈算法】AP近邻传播聚类算法原理及Matlab实现

基于MATLAB的近邻传播聚类程序

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本软件为基于MATLAB开发的近邻传播（NPC）聚类算法实现工具，适用于数据挖掘与模式识别领域。它通过样本间的相互吸引和抑制机制自动确定最优簇数目，并有效处理噪声数据。这是近邻传播聚类算法创始人Frey & Dueck在2007年Science杂志上发表的“Clustering by Passing Messages between data points”论文中方法的MATLAB实现程序代码，俗称AP聚类代码。该代码包含两个版本：一个是普通版，另一个是稀疏版本。下载后，请先添加数据集，然后调用这两个方法即可使用。

各类聚类算法概览与AP聚类详解

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本文章综述了常见的聚类算法，并深入解析了Affinity Propagation（AP）聚类方法，旨在帮助读者理解并运用这些技术。 Affinity Propagation (AP) 聚类是一种最近在《Science》杂志上提出的新型聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行分组，这些相似度可以是对称的（例如欧氏距离），即两个数据点之间相互的相似度相同；也可以是不对称的，即两个数据点之间的相似度不同。所有这些相似度构成一个NxN大小的矩阵S，其中包含每个数据点与其他所有数据点间的相似性信息。AP算法的一个显著特点是无需预先设定聚类的数量，而是将所有的数据点都视为潜在的聚类中心，并称之为exemplar。

MindSpore实现K近邻算法应用于红酒聚类

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本项目运用华为MindSpore框架实现了经典的K近邻算法，并将其应用于红酒数据集的分类任务中。通过实验验证了该算法在红酒质量预测上的有效性与高效性。使用MindSpore实现K近邻算法对红酒进行聚类分析。

KNN(K-最近邻)算法详解与应用实例

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本文详细解析了KNN（K-最近邻）算法的工作原理、优缺点，并通过具体案例展示了其在分类和回归问题中的实际应用。 KNN（K-Nearest Neighbors）是一种常用的机器学习算法，在分类和回归任务中广泛应用。其基本原理是：在一个特征空间里，如果一个数据点的大部分邻近的数据点都属于某个特定类别，则该数据点也倾向于归属于这个类别。具体来说，对于一个新的待分类样本，KNN首先计算它与训练集中所有其他样本之间的距离（例如使用欧氏距离或曼哈顿距离）。接着按照这些距离进行排序，并选择最近的K个邻居。然后统计这K个最接近的数据点各自所属类别的频率分布情况。最后将类别出现次数最多的那个分类结果作为该新数据点的预测输出。值得注意的是，虽然KNN算法具有直观且易于实现的优点，但同时也存在一些局限性：如对大规模或复杂分布类型的数据集计算效率低、容易受异常值影响等。因此，在实际应用中需要仔细选择合适的参数（特别是确定好“K”的大小）以及距离度量方法来优化分类效果。

K近邻算法详解

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K近邻算法是一种基本的数据挖掘分类与回归方法，在机器学习中广泛应用。本文将详细介绍其原理、步骤及应用场景。 k近邻算法是一种用于多媒体信息处理的人工智能算法。

MATLAB中的AP聚类算法

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本文章介绍了在MATLAB环境下实现AP（Affinity Propagation）聚类算法的方法与应用。通过实例演示了如何使用MATLAB工具箱进行数据集的分析和分类，为科研及工程实践提供了有效的数据处理方案。 function [idx,netsim,i,unconverged,dpsim,expref]=apcluster(s,p,varargin) % 处理函数的输入参数 if nargin < 2 error(Too few input arguments); else maxits = 500; convits = 50; lam = 0.5; plt = 0; details = 0; nonoise = 0; i = 1; while i <= length(varargin) if strcmp(varargin{i}, plot) plt = 1; end i = i + 1; end end

MATLAB AP聚类算法代码.zip

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该资源为一个包含AP（Affinity Propagation）聚类算法实现的MATLAB代码压缩包。适用于数据挖掘、机器学习等领域中进行无监督学习和数据分析的研究人员与学生使用。 matlab AP聚类算法.zip

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