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MATLAB
实现AP近邻传播聚类算法的详细项目实例
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AP近邻传播聚类算法（Affinity Propagation, AP）是一种基于数据之间相似性的自动聚类算法。与传统的聚类方法（如K均值、层次聚类等）相比，AP算法无需预先指定聚类的数量，这使得它在面对数据集不清晰或难以预设类别数的情况下具有显著优势。AP算法的核心思想是通过消息传递的方式，在数据点之间传播“相似度”和“责任度”信息，逐步确定每个数据点的类别中心（即代表点），并最终形成聚类。该算法最初由B. J. Frey和D. Dueck于2007年提出，能够在复杂的高维数据中发现潜在的群体结构，具有很好的扩展性和适应性。
随着数据挖掘和机器学习的发展，数据集的规模不断增加，处理大规模数据的需求愈发迫切。AP算法的引入，特别是其无需事先指定聚类数的优势，吸引了大量研究者的关注。在实际应用中，AP算法广泛应用于图像处理、社交网络分析、文本挖掘等多个领域。其在自适应性强、对初始条件不敏感的特性，使得其成为许多数据聚类问 ...
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