एफिनिटी प्रोपेगेशन क्लस्टरिंग
एफिनिटी प्रोपेगेशन, जिसे 2007 में ब्रेंडन फ्रे और डेलबर्ट ड्यूक द्वारा प्रस्तुत किया गया था, एक क्लस्टरिंग एल्गोरिथम है जो डेटा के बीच 'उत्कृष्ट उदाहरणों' की पहचान करता है, जो बिंदुओं के प्रत्येक जोड़े के बीच संदेशों का आदान-प्रदान करके होता है जब तक कि क्लस्टर का एक सुसंगत सेट उभर न जाए। के-मीन्स के विपरीत, इसे क्लस्टर की संख्या को पहले से निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं होती है - वह संख्या डेटा और 'वरीयता' पैरामीटर से उत्पन्न होती है - और यह सीधे जोड़ीदार समानताओं से काम करता है, जिन्हें मीट्रिक होने की आवश्यकता नहीं है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- Frey, B. J., & Dueck, D. (2007). Clustering by passing messages between data points. Science, 315(5814), 972–976. DOI: 10.1126/science.1136800 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 2). Affinity Propagation Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- DBSCANमशीन अधिगम↔ compare
- पदानुक्रमिक समूहनमशीन अधिगम↔ compare
- के-मीन्स क्लस्टरिंगमशीन अधिगम↔ compare
- स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंगमशीन अधिगम↔ compare