Affinity Propagation clustering from scratch
Wir verwenden eine Art von Clustering-Algorithmus, bei dem die gesamten Daten als Netzwerk betrachtet werden, wobei jeder Datenpunkt ein Knoten im Netzwerk ist.
Der gesamte Algorithmus basiert darauf, iterativ herauszufinden, wie gut ein Punkt geeignet ist, ein Repräsentant für einen anderen Punkt zu sein (d.h., wie gut ein bestimmter Punkt geeignet ist, ein Beispiel für einen anderen Punkt zu sein, indem Informationen über andere potenzielle Vertreter in den Daten gewonnen werden) und die Eignung eines Punktes zu prüfen, seinen eigenen Vertreter auf der Grundlage der von anderen Punkten gewonnenen Unterstützung zu finden
Wir werden die Methode von Grund auf erörtern und unsere eigene Implementierung der Affinitätsausbreitung auf der Grundlage des Algorithmus und der Daten, die in dem Papier
Github Repository für den Code bereitgestellt werden, im Folgenden erläutern:- https://github.com/Darkprogrammerpb/DeepLearningProjects/tree/master/Project38/Affinity%20Propagation
- Clustering durch Weitergabe von Nachrichten zwischen Datenpunkten
- Affinitätspropagation:- Ein Clustering-Algorithmus für computergestützte Wirtschaftssimulationen und Erfahrungsübungen
- Sklearn-Dokumentation und -Quelle