matlab代码实现AP聚类算法

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matlab代码实现AP聚类算法

详 情 说 明

AP聚类（Affinity Propagation）是一种基于消息传递的聚类算法，适用于无需预先指定聚类数量的场景。它通过样本间的相似度矩阵自动确定最佳聚类中心，在MATLAB中实现时主要涉及三个关键步骤：相似度矩阵计算、消息迭代更新和聚类结果提取。

首先需要构建相似度矩阵，其中对角线元素通常设置为所有样本相似度的中位数或均值（称为偏向参数），用于控制聚类数量。非对角线元素则表示样本间的负欧式距离或其他距离度量，值越大说明相似度越高。

算法核心是交替更新两种消息：吸引度（responsibility）和归属度（availability）。吸引度反映样本A适合作为样本B的聚类中心的程度，而归属度则表征样本B选择样本A作为其聚类中心的累积证据。通过多次迭代直至消息收敛，最终选取归属度与吸引度之和最大的样本作为聚类中心。

MATLAB实现时需注意两点：1）为避免数值振荡，通常引入阻尼系数；2）迭代终止条件可设置为最大迭代次数或消息变化阈值。相比K-means，AP聚类对初始值不敏感且能发现非球状簇，但计算复杂度较高，适合中小规模数据集。