MATLAB实现的Affinity Propagation自相似传播聚类算法与可视化分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了AP聚类算法，支持数据预处理、相似度矩阵计算和自动聚类中心迭代选择，提供直观的可视化分析界面，适用于多维数据的无监督分类研究。

详 情 说 明

Affinity Propagation自相似传播聚类算法MATLAB实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目完整实现了Affinity Propagation（AP）聚类算法，通过计算数据点之间的相似度矩阵，自动确定聚类中心并完成数据分类。系统集成了数据预处理、相似度矩阵计算、聚类中心迭代选择、聚类结果评估和可视化展示等模块，为聚类分析提供全面的解决方案。

功能特性

• 完整的AP算法实现：基于相似度矩阵的自适应聚类中心选择
• 灵活的相似度计算：支持欧氏距离、余弦相似度等多种度量方式
• 参数自定义：可调节偏好参数p值、阻尼系数λ等关键参数
• 聚类质量评估：提供轮廓系数、类内紧密度、类间分离度等多维度评估指标
• 丰富的可视化：支持2D/3D数据分布展示、聚类边界划分和迭代收敛曲线

使用方法

输入数据格式

• 数值矩阵：N×D维特征数据（N个样本点，每个点D维特征）
• 可选参数：

- 偏好参数p值（标量或"median"自动计算） - 阻尼系数λ（默认0.5） - 最大迭代次数（默认500） - 收敛阈值（默认1e-6） - 相似度度量方法（欧氏距离/余弦相似度等）

输出结果

1. 聚类标签向量（N×1维）
2. 聚类中心索引位置
3. 聚类质量评估报告
4. 多种可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 可视化相关函数支持

文件说明

主程序文件实现了完整的AP聚类流程控制，包括数据加载与预处理、相似度矩阵构建、AP聚类核心算法执行、结果评估指标计算以及多种可视化图形的生成。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，提供用户交互接口和参数配置功能，确保整个聚类分析流程的顺畅执行。