scikit-learn中cluster.affinitypropagation的功能和用法介绍

scikit-learn中的cluster.affinitypropagation提供了一种基于质心的聚类算法，它的核心思想是让每个数据点都可以作为一个质心，并计算每个数据点与其他所有数据点之间的相似度，根据相似度将数据点分组。

使用方法

使用cluster.affinitypropagation需要计算每个数据点与其他数据点之间的相似度，这可以通过sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances函数来实现。使用cluster.AffinityPropagation函数来实现聚类，其参数主要有：

• damping：表示阻尼系数，其值在0.5-1之间，默认值为0.5；
• max_iter：表示最大迭代次数，默认值为200；
• convergence_iter：表示最大收敛迭代次数，默认值为15；
• preference：表示每个数据点的偏好值，默认值为None；
• affinity：表示数据点之间的相似度，默认值为“euclidean”。

使用cluster.AffinityPropagation函数完成聚类后，可以通过调用fit_predict函数来获取聚类结果，其返回值是每个数据点的聚类标签。

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
from sklearn.cluster import AffinityPropagation

# 计算数据点之间的相似度
similarity = pairwise_distances(X)

# 进行聚类
model = AffinityPropagation(damping=0.5, max_iter=200, convergence_iter=15, preference=None, affinity='euclidean')
labels = model.fit_predict(similarity)

使用cluster.AffinityPropagation函数可以实现基于质心的聚类，可以将数据点按照相似度分组，从而实现聚类的目的。