Hồ sơ bằng chứng phương pháp

Affinity Propagation

Affinity propagation, introduced by Brendan Frey and Delbert Dueck in 2007, is a clustering algorithm that identifies representative 'exemplars' among the data by exchanging messages between every pair of points until a consistent set of clusters emerges. Unlike k-means it does not require the number of clusters to be specified in advance — that number arises from the data and a 'preference' parameter — and it works directly from pairwise similarities, which need not be a metric.

Sources recorded, not reviewed

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

Affinity Propagation Clustering

Hồ sơ phương pháp phân loại · ml-model / machine-learning

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

Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.

Same method familyDBSCANmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyHierarchical Clusteringmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyK-Means Clusteringmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySpectral Clusteringmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.