Affinity Propagation clustering from scratch

Vi anvender en type clustering-algoritme, hvor de komplette data betragtes som et netværk, hvor hvert datapunkt er en knude i netværket.

Hele algoritmen er baseret på at finde iterativt, hvor godt et punkt er egnet til at være repræsentant for et andet punkt (dvs., hvor egnet et bestemt punkt er til at være et eksemplar for et andet punkt ved at få oplysninger om andre potentielle repræsentanter i dataene) og kontrollere et punkts egnethed til at finde sin egen repræsentant baseret på den støtte, der er opnået fra andre punkter

Vi vil diskutere metoden fra bunden og bygge vores egen implementering af affinitetsudbredelse baseret på den algoritme og de data, der leveres i papiret

Github Repository for den kode, der skal forklares nedenfor :- https://github.com/Darkprogrammerpb/DeepLearningProjects/tree/master/Project38/Affinity%20Propagation

1. Clustering ved at videregive meddelelser mellem datapunkter
2. Affinitetsudbredelse:- En klyngealgoritme til computerstøttede forretningssimuleringer og erfaringsbaserede øvelser
3. Sklearn-dokumentation og kildekode