亲和力传播聚类

亲和力传播聚类是一种基于图论的聚类算法，它通过计算样本之间的亲和力（affinity）来确定样本的聚类结果。亲和力传播聚类算法的核心思想是，将样本之间的亲和力视为信息传播的概率，通过信息传播的过程来确定样本的聚类结果。

亲和力传播聚类算法的具体步骤如下：

1. 构建相似度矩阵：通过计算样本之间的相似度，构建一个相似度矩阵。

2. 初始化亲和力矩阵：将相似度矩阵进行归一化，得到亲和力矩阵。

3. 信息传播：通过迭代更新亲和力矩阵中的值，将样本之间的亲和力进行传播。

4. 确定聚类结果：根据亲和力矩阵的最终值，确定样本的聚类结果。

亲和力传播聚类算法的优点是不需要事先指定聚类的个数，而是通过信息传播的过程自动确定聚类结果。同时，该算法对初始聚类中心的选择不敏感，对噪声数据具有较好的鲁棒性。

然而，亲和力传播聚类算法也存在一些缺点，例如计算复杂度较高，对于大规模数据集来说运算时间较长。此外，该算法对于样本密度不均匀的数据集可能无法得到较好的聚类结果。