一种聚类的新方法，不用开始就设定聚类点的总个数，只需要确定参数p的值，p越大算出的聚类个数就越大，相反一样。-[idx,netsim,dpsim,expref]=APCLUSTER(s,p) clusters data, using a set of real-valued pairwise data point similarities as input. Clusters are each represented by a cluster center data point (t

AP聚类算法：Affinity Propagation (AP) 聚类是最近在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。-Affinity Propagation (AP) 聚类是最近在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离) 也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点)。AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有的