matlab代码实现AP算法的改进

资 源 简 介

matlab代码实现AP算法的改进

详 情 说 明

AP（Affinity Propagation）算法是一种基于消息传递的聚类算法，它通过数据点之间的相似度自动确定聚类中心和类别归属。传统的AP算法存在对初始参数（如偏向参数）敏感、聚类结果不稳定的缺点。本文将介绍一种改进的AP算法，通过引入监督策略来优化聚类结果，并提供MATLAB实现思路。

### 改进思路 监督策略引入：传统的AP算法是无监督的，改进版本通过少量标注数据（如已知部分样本的类别）来约束相似度矩阵的计算。具体来说，对于已标注的样本，可以调整它们之间的相似度，使同类别样本更倾向于被划分到同一簇中。 自适应偏向参数调整：AP算法的偏向参数（preference）直接影响聚类中心的选取。改进算法采用半监督学习的方式，结合已标注数据的分布信息，动态调整偏向参数，避免初始参数的主观设定对结果的影响。 相似度矩阵优化：在计算相似度矩阵时，结合监督信息，调整相似度权重，使同类样本的相似度更高，不同类样本的相似度更低，从而提升聚类的准确性。

### MATLAB实现关键步骤 相似度矩阵构建：根据样本特征（如欧氏距离）计算初始相似度矩阵，并结合监督信息调整部分样本对的相似度值。 消息传递优化：在传统的“责任”（responsibility）和“可用性”（availability）消息传递过程中，利用监督信息约束聚类中心的选取过程。 动态收敛策略：通过迭代优化消息传递过程，直到聚类中心稳定或达到最大迭代次数，同时结合监督信息动态调整收敛条件。

### 演示程序功能 改进后的AP算法可通过MATLAB演示程序展示以下功能： 输入数据（包括少量标注数据）和相似度计算方式。 自动优化偏向参数，并可视化聚类过程。 输出最终聚类结果，并与传统AP算法对比，展示监督策略的有效性。

该改进方法适用于需要半监督学习的场景，如医学图像分类、社交网络分析等，能够有效提升AP算法的鲁棒性和聚类效果。