Кластеризация методом распространения сродства
Распространение сродства, предложенное Бренданом Фреем и Делбертом Дьюком в 2007 году, представляет собой алгоритм кластеризации, который идентифицирует репрезентативные «экземпляры» среди данных путем обмена сообщениями между каждой парой точек до тех пор, пока не сформируется согласованный набор кластеров. В отличие от k-средних, он не требует предварительного указания количества кластеров — это число возникает из данных и параметра «предпочтения» — и работает непосредственно с попарными сходствами, которые не обязательно должны быть метрикой.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Frey, B. J., & Dueck, D. (2007). Clustering by passing messages between data points. Science, 315(5814), 972–976. DOI: 10.1126/science.1136800 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Affinity Propagation Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- DBSCANМашинное обучение↔ compare
- Иерархическая кластеризацияМашинное обучение↔ compare
- Кластеризация методом k-среднихМашинное обучение↔ compare
- Спектральная кластеризацияМашинное обучение↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →