Affiniteit Propagatie clustering vanuit het niets

We gebruiken een type clustering algoritme waarbij de volledige data wordt gezien als een netwerk met elk datapunt als een knooppunt in het netwerk.

Het hele algoritme is gebaseerd op het iteratief vinden hoe goed een punt geschikt is om een vertegenwoordiger van een ander punt te zijn (d.w.z, hoe geschikt een bepaald punt is om een voorbeeld te zijn voor een ander punt door informatie te verkrijgen over andere potentiële vertegenwoordigers in de gegevens) en het controleren van de geschiktheid van een punt om zijn eigen vertegenwoordiger te vinden op basis van de steun die wordt verkregen van andere punten

We zullen de methode vanaf het begin bespreken en onze eigen implementatie van affiniteitvoortplanting bouwen op basis van het algoritme en de gegevens die in de paper

Github Repository voor de code die hieronder wordt uitgelegd :- https://github.com/Darkprogrammerpb/DeepLearningProjects/tree/master/Project38/Affinity%20Propagation

1. Clustering by Passing Messages Between Data Points
2. Affinity Propagation:- Een clusteringalgoritme voor computerondersteunde bedrijfssimulaties en ervaringsoefeningen
3. Sklearn-documentatie en -bron