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    发布日期: 2021-05-23
  • 语言: Matlab
  • 标签: MATLAB  

资源简介

这是近邻传播聚类算法创始人Frey & Dueck在2007年Science杂志上面发表的“Clustering by Passing Messages between data points”论文里面方法的MATLAB实现程序代码,俗称AP聚类代码。里面包含两个版本:一个是普通版的,一个是稀疏版本的,下载后,先添加数据集,再调用这两个方法就行了。

资源截图

代码片段和文件信息

%APCLUSTER Affinity Propagation Clustering (Frey/Dueck Science 2007)
% [idxnetsimdpsimexpref]=APCLUSTER(sp) clusters data using a set 
% of real-valued pairwise data point similarities as input. Clusters 
% are each represented by a cluster center data point (the “exemplar“). 
% The method is iterative and searches for clusters so as to maximize 
% an objective function called net similarity.

% For N data points there are potentially N^2-N pairwise similarities; 
% this can be input as an N-by-N matrix ‘s‘ where s(ik) is the 
% similarity of point i to point k (s(ik) needn抰 equal s(ki)).  In 
% fact only a smaller number of relevant similarities are needed; if 
% only M similarity values are known (M < N^2-N) they can be input as 
% an M-by-3 matrix with each row being an (ijs(ij)) triple.

% APCLUSTER automatically determines the number of clusters based on 
% the input preference ‘p‘ a real-valued N-vector. p(i) indicates the 
% preference that data point i be chosen as an exemplar. Often a good 
% choice is to set all preferences to median(s); the number of clusters 
% identified can be adjusted by changing this value accordingly. If ‘p‘ 
% is a scalar APCLUSTER assumes all preferences are that shared value.

% The clustering solution is returned in idx. idx(j) is the index of 
% the exemplar for data point j; idx(j)==j indicates data point j 
% is itself an exemplar. The sum of the similarities of the data points to 
% their exemplars is returned as dpsim the sum of the preferences of 
% the identified exemplars is returned in expref and the net similarity 
% objective function returned is their sum i.e. netsim=dpsim+expref.

%  [ ... ]=apcluster(sp‘NAME‘VALUE...) allows you to specify 
%    optional parameter name/value pairs as follows:

%   ‘maxits‘     maximum number of iterations (default: 1000)
%   ‘convits‘    if the estimated exemplars stay fixed for convits 
%          iterations APCLUSTER terminates early (default: 100)
%   ‘dampfact‘   update equation damping level in [0.5 1).  Higher 
%        values correspond to heavy damping which may be needed 
%        if oscillations occur. (default: 0.9)
%   ‘plot‘       (no value needed) Plots netsim after each iteration
%   ‘details‘    (no value needed) Outputs iteration-by-iteration 
%      details (greater memory requirements)
%   ‘nonoise‘    (no value needed) APCLUSTER adds a small amount of 
%      noise to ‘s‘ to prevent degenerate cases; this disables that.

% Copyright (c) B.J. Frey & D. Dueck (2006). This software may be 
% freely used and distributed for non-commercial purposes.
%          (RUN APCLUSTER WITHOUT ARGUMENTS FOR DEMO CODE)
function [idxnetsimdpsimexpref]=apcluster(spvarargin);
if nargin==0 % display demo
fprintf(‘Affinity Propagation (APCLUSTER) sample/demo code\n\n‘);
fprintf(‘N=100; x=rand(N2); % Create N 2-D data points\n‘);
fprintf(‘M=N*N-N; s=zeros(M3); % Mak

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2019-05-01 18:55  ap_clustering\
     目录           0  2013-02-19 20:08  ap_clustering\原始版本AP程序\
     文件       11193  2014-01-13 15:54  ap_clustering\原始版本AP程序\apcluster.m
     文件       13411  2014-01-13 15:55  ap_clustering\原始版本AP程序\apclusterSparse.m

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