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AP聚类算法,在迭代求出了收敛的吸引度矩阵和归属度矩阵之后,该怎么确定簇中心点和进行下边的聚类呢
张土豆
2015-07-14 12:21:47
最近在做一个图片聚类的小程序,根据知网上找到的文献已经把AP算法的两个 主要矩阵求出来了,但是文献上没有说明白下边该进行哪些步骤,所以希望有高手指点。指出个大致方向便不胜感激。
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AP聚类算法,在迭代求出了收敛的吸引度矩阵和归属度矩阵之后,该怎么确定簇中心点和进行下边的聚类呢
最近在做一个图片聚类的小程序,根据知网上找到的文献已经把AP算法的两个 主要矩阵求出来了,但是文献上没有说明白下边该进行哪些步骤,所以希望有高手指点。指出个大致方向便不胜感激。
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qq_38793321
2017-11-01
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请问,最初迭代的r(i.k).a(i.k)取什么值啊
lixi__liu
2015-09-17
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对于某个节点k,a(k,k) + r(k,k)大于0的就可以认为是一个聚类中心,做个遍历就可以了
lixi__liu
2015-09-17
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不断迭代计算这两个矩阵,直到聚类中心不再发生变化,最后根据这些聚类中心到节点的a+r值,将其余节点划分到这些聚类中心下面去
机器学习之无监督学习三大
聚类
算法
应用实战
本课程主要讲解介绍无监督学习 、
聚类
算法
、常见
聚类
算法
的应用和优化 、tensorflow的基本处理流程。通过课程学习可以了解机器学习中的无监督学习 2.可以学习到Python下TensorFlow处理问题的流程 3.选择无监督的
聚类
算法
来处理问题 。
ap
聚类
算法
matlab代码,
AP
聚类
算法
(Affinity propagation Clustering Algorithm )
AP
聚类
算法
是基于数据点间的"信息传递"的一种
聚类
算法
。与k-均值算法或k
中心点
算法不同,
AP
算法不需要在运行算法之前
确定
聚类
的个数。
AP
算法寻找的"examplars"即
聚类
中心点
是数据集合中实际存在的点,作为每类的代表。算法描述:假设$\{ {x_1},{x_2}, \cdots ,{x_n}\} $数据样本集,数据间没有内在结构的假设。令是一个刻画点之间相似
度
的
矩阵
,使得$s(i,j) &g...
AP
聚类
以及matlab实现
kmeans
聚类
以及fcm
聚类
的一大局限是需要提前知道大致的
聚类
个数,现实中使用比较受限,2007年,Frey和Dueck在Science发表了《Clustering by Passing Messages Between Data Points》,提出了
AP
聚类
的方法,此方法采用点点之间交换信息的方式
聚类
,下面对此算法
进行
分析并且用matlab实现之。 1.算法原理 首先我们定义三个
矩阵
: 1.相似
度
矩阵
s(i,k):表示数据点k作为数据点i的
聚类
中心的能力(相当于k是参选人,i是选民),可以用欧氏距离来
【论文笔记】
AP
聚类
算法
解读
简单介绍理解成本较高却异常好用的
聚类
算法
。
热门算法总结 ——
AP
聚类
1、算法简介 (1)概述:
AP
聚类
是在2007年的《Clustering by Passing Messages Between Data Points》一文中首次提出的一种新的
聚类
算法
。该算法无需事先定义类数,而是在
迭代
过程中不断搜索合适的
聚类
中心,自动从数据点间识别类中心的位置及个数,使所有的数据点到最近的类代表点的相似
度
之和最大。算法开始时把所有的数据点均视作类中心,通过数据点间的“信息传递”来实现
聚类
过程。与传统的K-均值算法对初始类中心选择的敏感性相比,
AP
算法是一种
确定
性的
聚类
算法
,多次独立运
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