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《基于多重理论改进的近邻传播聚类算法及其应用》.docx

发布：2024-11-27约9.2千字共18页下载文档

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《基于多重理论改进的近邻传播聚类算法及其应用》

一、引言

聚类分析作为无监督学习的重要分支，旨在将数据集划分为若干个特定的簇或群组。近邻传播聚类算法（AffinityPropagationClusteringAlgorithm，APCA）作为其中一种典型的聚类算法，以其独特的优势在许多领域得到了广泛的应用。然而，随着数据复杂性的增加，传统的APCA算法在某些情况下可能存在局限性。本文旨在探讨基于多重理论改进的近邻传播聚类算法，以及其在实际应用中的效果。

二、近邻传播聚类算法的背景及问题

近邻传播聚类算法通过数据点之间的相似性进行聚类，无需预先设定簇的数量，具有较高的自适应性。然而，在面对

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