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近鄰傳播(AP)聚類算法面臨的一個問題是不適用于多重尺度及任意空間形狀的數(shù)據(jù)聚類處理。該文從數(shù)據(jù)分布特性的表征出發(fā)，提出了一種改進(jìn)的近鄰傳播聚類算法AP-VSM (Affinity Propagation based onVariable-Similarity Measure)。首先，綜合數(shù)據(jù)的全局與局部分布特性，設(shè)計(jì)了一種數(shù)據(jù)可變相似性度量計(jì)算方法，該度量可以有效地反映數(shù)據(jù)實(shí)際聚類的分布特性；然后在傳統(tǒng)AP 算法框架基礎(chǔ)上，構(gòu)造出基于可變相似性度量的近鄰傳播聚類算法，從而拓展了傳統(tǒng)AP 算法的數(shù)據(jù)處理能力。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了新方法性能優(yōu)于傳統(tǒng)AP 算法。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)處理；聚類分析；近鄰傳播聚類；可變相似性度b 量；流形分析
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