AP 聚类算法实现及其应用

资 源 简 介

AP 聚类算法实现及其应用

详 情 说 明

AP聚类（Affinity Propagation）是一种基于数据点间相似度进行聚类的无监督学习算法。与传统的k-means等需要预先指定聚类数量的方法不同，AP聚类通过数据点之间的"消息传递"自动确定最佳聚类中心数量和类别划分。

算法核心思想包含两个关键步骤： 相似度矩阵构建：算法首先需要输入一个数据点间的相似度矩阵（通常使用负欧氏距离或其他距离度量），对角线元素表示每个点作为聚类中心的偏好值。 消息传递机制：通过"责任度"（responsibility）和"可用度"（availability）两种消息的迭代更新，数据点之间相互竞争成为聚类中心，最终收敛时获得明确的聚类结果。

典型应用场景包括： 图像分割：将像素点根据颜色/纹理特征自动分组 基因表达分析：对基因样本进行自动分类 社交网络分析：发现用户群体中的自然群落

该算法的优势在于无需预设聚类数量，且对初始值不敏感，但计算复杂度较高（O(N²)），适合中小规模数据集。实际应用时需要注意相似度矩阵的构建方式和阻尼系数的设置，这些参数会显著影响聚类效果。