學習筆記，僅供參考，有錯必糾

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文章目錄

• • 聚類
  • • 近鄰傳播(Affinity Propagation)
    • 均值漂移(Mean Shift)

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聚類

近鄰傳播(Affinity Propagation)

AffinityPropagation通過在成對的樣本之間發送消息來創建集群，直到收斂。然后使用少量的exemplar來描述數據集，這些樣本被識別為其他樣本中最具代表性的樣本。在數據對之間發送的消息代表了一個樣本成為另一個樣本的exemplar的適用性，而這個適用性會根據其他數據對的值進行更新。這種更新迭代地進行，直到收斂為止，在收斂時選擇最終的exemplar，從而給出最終的聚類。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn自学指南(part35)--近邻传播及均值漂移的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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