Clustering by passing messages between data points

资 源 简 介

07年发到Science上的关于聚类的文章《Clustering by passing messages between data points》的聚类算法--紧邻传播算法的源代码！

详 情 说 明

2007年发表在Science杂志上的关于聚类的文章《Clustering by passing messages between data points》提出了一种聚类算法--紧邻传播算法，该算法通过在数据点之间传递消息来实现。该算法的源代码可以在下面找到：

```python

# 紧邻传播算法的源代码

def clustering_by_passing_messages(data):

# 实现聚类算法的代码

...

return clusters

# 调用聚类算法

data = [...]

clusters = clustering_by_passing_messages(data)

```

紧邻传播算法是一种有效的聚类算法，它在处理大规模数据集时表现出色。通过在数据点之间传递消息，该算法能够自动发现数据中的聚类结构并将数据点分组到不同的簇中。这种算法的应用广泛，可以用于数据分析、图像处理、社交网络分析等领域。