Clasificación por propagación de afinidad desde cero
Utilizamos un tipo de algoritmo de clustering en el que los datos completos se ven como una red en la que cada punto de datos es un nodo de la red.
Todo el algoritmo se basa en encontrar de forma iterativa lo adecuado que es un punto para ser un representante de otro punto (es decir, qué tan adecuado es un punto en particular para ser un ejemplar de otro punto mediante la obtención de información sobre otros posibles representantes en los datos) y la comprobación de la idoneidad de un punto para encontrar su propio representante basado en el apoyo obtenido de otros puntos
Discutiremos el método desde el principio y construiremos nuestra propia implementación de la propagación de afinidad basada en el algoritmo y los datos proporcionados en el documento
Repositorio de Github para el código que se explicará a continuación :- https://github.com/Darkprogrammerpb/DeepLearningProjects/tree/master/Project38/Affinity%20Propagation
- Clasificación mediante el paso de mensajes entre puntos de datos
- Propagación de afinidad:- Un algoritmo de clustering para simulaciones empresariales asistidas por ordenador y ejercicios vivenciales
- Documentación y fuente deklearn