Machine learning

تجميع الانتشار التقاربي

الانتشار التقاربي، الذي قدمه بريندان فري وديلبرت دوك في عام 2007، هو خوارزمية تجميع تحدد 'نماذج أولية' ممثلة بين البيانات عن طريق تبادل الرسائل بين كل زوج من النقاط حتى تنشأ مجموعة متسقة من المجموعات. على عكس خوارزمية k-means، فإنها لا تتطلب تحديد عدد المجموعات مسبقًا - ينشأ هذا العدد من البيانات ومعامل 'التفضيل' - وتعمل مباشرة من التشابهات الزوجية، والتي لا يلزم أن تكون مقياسًا.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Frey, B. J., & Dueck, D. (2007). Clustering by passing messages between data points. Science, 315(5814), 972–976. DOI: 10.1126/science.1136800

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). Affinity Propagation Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/affinity-propagation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateAffinity Propagation (Affinity Propagation Clustering). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/affinity-propagation · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026