AP聚类
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Semi-supervised Affinity Propagation clustering
Semi-supervised Affinity Propagation clustering.基于AP聚类的半监督学习算法。 -
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MATLAB实现基于改进AP聚类的动态人脸识别系统
本项目完整实现了基于《Science》期刊AP聚类算法的人脸识别系统，提供人脸检测、特征提取及动态交互演示功能，适用于模式识别与计算机视觉研究。 -
AP聚类算法实现系统
本系统是基于近邻传播（Affinity Propagation）算法的完整 MATLAB 源码实现，旨在通过数据点之间的消息传递机制自动寻找数据集中的最具代表性的中心点。该算法的核心逻辑在于摒弃了传统聚类算法（如 K-means）需要预先设定聚类数量的限制，而是通过“偏好值”参数来引导聚类结果的产生。 在具体实现中，系统首先计算样本间的相似度矩阵，通常采用负欧式距离作为度量标准。随后，算法进入核心的迭代循环，交替更新责任度矩阵（Responsibility）和可用度矩阵（Availability）。责任度
