AP算法聚类是怎么分类的

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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)。

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评论列表(4条)

  • 哈迪斯hadess
    哈迪斯hadess 2026年09月30日

    我是公众科技网的签约作者“哈迪斯hadess”!

  • 哈迪斯hadess
    哈迪斯hadess 2026年09月30日

    希望本篇文章《AP算法聚类是怎么分类的》能对你有所帮助!

  • 哈迪斯hadess
    哈迪斯hadess 2026年09月30日

    本站[公众科技网]内容主要涵盖:教育咨询,知识百科

  • 哈迪斯hadess
    哈迪斯hadess 2026年09月30日

    本文概览: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)。

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