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scikit-learn之聚類算法之Affinity Propagation
時間 2019-12-07
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基本概念 exemplar: 聚類的中心點; s(i,k): 樣本 i 和樣本 k 之間的類似度,初始化時會有一個類似度矩陣; preference: 偏好參數(參考度),指類似度矩陣中橫軸縱軸索引相同的點,如s(i,i),表示數據點 i 做爲聚類中心的程度。迭代開始前假設全部點成爲聚類中心的能力相同,所以參考度通常設爲類似度矩陣中全部值得最小值或者中位數,可是參考度越大則說明各數據點成爲聚類中心
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