Sklearn聚类算法之Affinity Propagation

想象这样一个场景：

     小A同学今天刚入职。刚进入办公室人脸还不熟就被通知下楼进行消防演习。----背景

到了楼下又被要求站到自己的项目方队去。----聚类

这个时候小A分辨自己是哪个项目的主要办法有两个，第一个是归属信息（都打开窗户瞧瞧我是谁家的啊？把我领回去，我不认门了）第二个是吸引信息（哪个方正美女多我去哪个）。----主要参数

但是归队是一个双向选择，不是小A想去美女多的项目方队就能去的。也得看人家项目认不认。那么就得看适合程度。（在样本对之间发送的消息表示一个样本作为另一个样本的示例样本的 适合程度，适合程度值在根据通信的反馈不断更新。更新迭代直到收敛，完成聚类中心的选取，因此也给出了最终聚类。）----流程

最后经过和多人确认交换信息，完成聚类。找到leader（聚类中心）----完成

经过这个场景，对于Affinity Propagation算法算是有一个比较具体的认识了。