AffinityPropagation ap聚类
AP聚类通常翻译为近邻传播聚类，07年被提出，其优势有： html 不须要制定最终聚类族的个数 已有的数据点做为最终的聚类中心，而不是新生成一个族中心。 模型对数据的初始值不敏感。 对初始类似度矩阵数据的对称性没有要求。 相比与k-centers聚类方法，其结果的平方差偏差较小。 首先简要介绍一下AP算法，跟其余聚类算法的不一样之处是，AP在开始时，将全部节点都当作潜在的聚类中心，而后经过
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