在统计和数据挖掘中，亲和传播（AP）是基于数据点之间"消息传递"概念的聚类算法。与诸如k-means或k-medoids的聚类算法不同，亲和传播不需要在运行算法之前确定或估计聚类的数量。 类似于k-medoids，亲和力传播算法发现"样本"，输入集合的成员，输出聚类结果。在统计和数据挖掘中，亲和传播（AP）是基于数据点之间"消息传递
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干货回顾丨机器学习笔记-----AP（affinity propagat）算法讲解及matlab实现
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