אשכול באמצעות התפשטות זיקה
התפשטות זיקה (Affinity Propagation), שהוצגה על ידי ברנדן פריי ודלברט דוק בשנת 2007, היא אלגוריתם אשכול המזהה 'דוגמאות מייצגות' (exemplars) בתוך הנתונים על ידי החלפת הודעות בין כל זוג נקודות עד להיווצרות קבוצה עקבית של אשכולות. בניגוד ל-k-means, היא אינה דורשת ציון מראש של מספר האשכולות – מספר זה נובע מהנתונים ומפרמטר 'העדפה' (preference) – והיא פועלת ישירות על סמך דמיון זוגי, שאינו חייב להיות מטרי.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Frey, B. J., & Dueck, D. (2007). Clustering by passing messages between data points. Science, 315(5814), 972–976. DOI: 10.1126/science.1136800 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Affinity Propagation Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- DBSCANלמידת מכונה↔ compare
- אשכול היררכילמידת מכונה↔ compare
- אשכול K-Meansלמידת מכונה↔ compare
- אשכול ספקטרלילמידת מכונה↔ compare