基于消息传递的聚类中心自适应识别分析MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过MATLAB重构并优化2007年《Science》提出的AP聚类算法，无需预设聚类数即可实现高鲁棒性数据聚类。算法利用消息传递机制自适应识别聚类中心，适用于生物信息、图像分析等领域的数据挖掘任务。

详 情 说 明

基于消息传递的聚类中心自适应识别与分析系统

项目介绍

本项目是对2007年发表于《Science》的论文《Clustering by Passing Messages Between Data Points》中提出的仿射传播聚类（Affinity Propagation, AP）算法的完整实现与优化。该算法创新性地通过数据点之间的消息传递过程自动识别聚类中心，无需预先指定聚类数量，突破了传统k-means等算法需要固定k值的限制。系统特别适用于高维数据的鲁棒性聚类分析，在生物信息学、图像分割、模式识别等领域具有重要应用价值。

功能特性

• 自适应聚类中心识别：基于消息传递机制自动确定最优聚类数量，无需人工干预
• 高效迭代优化：实现吸引度（Responsibility）与归属度（Availability）的双重消息更新机制
• 灵活的参数配置：支持偏向参数（Preference）调节聚类规模，阻尼系数（Damping）控制收敛速度
• 多维度数据支持：可处理任意维度的数值矩阵数据，支持高维聚类分析
• 丰富的可视化输出：提供收敛过程曲线、聚类结果散点图（支持2D/3D投影）
• 全面的质量评估：内置轮廓系数、类内距离方差等多种聚类质量评价指标
• 可定制相似度度量：支持欧几里得距离、余弦相似度等多种相似度计算方法
• 数据预处理集成：包含数据标准化、归一化等预处理功能

使用方法

基本输入格式

输入数据应为N×D维数值矩阵，其中N为样本数量，D为特征维度。

参数配置

• 偏向参数（Preference）：数值越大生成的聚类中心越多，通常取相似度矩阵的中值或最小值
• 阻尼系数（Damping）：介于0.5-1之间，用于平滑迭代过程，防止振荡，默认0.75
• 最大迭代次数：控制算法运行上限，默认1000次
• 收敛阈值：连续迭代间聚类中心变化小于该阈值时停止，默认1e-6

运行示例

系统主入口封装了完整的聚类流程，包括数据加载、参数设置、算法执行、结果可视化和质量评估。用户只需准备数据矩阵并设置相应参数即可获得完整的聚类分析结果。

输出结果

• 聚类标签向量（长度为N的整数编号序列）
• 聚类中心索引列表
• 迭代收敛过程图表
• 聚类结果可视化展示（支持二维/三维投影）
• 聚类质量评估报告（轮廓系数等统计指标）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 用于可视化的绘图工具箱（基本MATLAB已包含）
• 内存要求：取决于数据规模，建议至少4GB可用内存
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

main.m作为项目的主入口文件，实现了完整的AP聚类算法流程。该文件包含了数据读取与预处理模块，负责加载输入数据集并进行必要的标准化处理；实现了相似度矩阵的构建功能，支持多种距离度量方式；封装了核心的消息传递迭代机制，通过交替更新吸引度和归属度矩阵来完成聚类中心的自动识别；提供了收敛判断逻辑，确保算法在达到稳定状态时及时终止；集成了结果输出模块，能够生成聚类标签和中心索引；同时包含可视化组件，可绘制收敛曲线和聚类分布图；最后还具备性能评估功能，计算多种聚类质量指标来量化分析效果。