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数据处理和分析之数据聚类：Affinity Propagation：Python编程基础

数据处理和分析之数据聚类：Affinity Propagation：Python编程基础

数据处理和分析之数据聚类：Affinity Propagation算法与Python编程基础

简介和预备知识

Affinity Propagation算法概述

Affinity Propagation（亲和力传播）是一种基于消息传递机制的聚类算法，由Frey和Dueck在2007年提出。与传统的聚类算法如K-means不同，Affinity Propagation不需要预先设定聚类的数量，而是通过数据点之间的相似度来确定聚类中心。算法的核心思想是将数据点之间的相似度作为信息传递的基础，通过迭代更新数据点之间的消息，最终确定哪些数据点可以作为聚类中心。

Python编程环境搭建

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