Affinity Propagation clustering from scratch
Utilizăm un tip de algoritm de clustering în care datele complete sunt privite ca o rețea, fiecare punct de date fiind un nod în rețea.
Întregul algoritm se bazează pe găsirea iterativă a modului în care un punct este potrivit pentru a fi un reprezentant al unui alt punct (de ex, cât de potrivit este un anumit punct pentru a fi un exemplar pentru un alt punct prin obținerea de informații despre alți potențiali reprezentanți din date) și verificarea adecvării unui punct pentru a-și găsi propriul reprezentant pe baza sprijinului obținut de la alte puncte
Vom discuta metoda de la zero și vom construi propria noastră implementare a propagării afinității pe baza algoritmului și a datelor furnizate în lucrare
Repozitoriul Github pentru codul care va fi explicat mai jos :- https://github.com/Darkprogrammerpb/DeepLearningProjects/tree/master/Project38/Affinity%20Propagation
- Clustering by Passing Messages Between Data Points
- Affinity Propagation:- Un algoritm de clusterizare pentru simulări de afaceri asistate de calculator și exerciții experiențiale
- Documentație și sursă Sklearn
.