【摘 要】
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仿射传播（Affinity propagation,AP）聚类算法是将所有待聚类对象作为潜在的聚类中心,通过对象之间传递的可靠性和有效性信息找到合适的聚类中心,从而计算出相应的聚类结果,但不
【机 构】
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徐州医科大学医学信息学院,中国矿业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61379101）资助项目,江苏省自然科学基金（BK20130209）资助项目,江苏省高校自然科学基金（14KJB520039）资助项目,江苏省高校优秀中青年教师和校长境外研修计划资助项目.
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仿射传播（Affinity propagation,AP）聚类算法是将所有待聚类对象作为潜在的聚类中心,通过对象之间传递的可靠性和有效性信息找到合适的聚类中心,从而计算出相应的聚类结果,但不适用子空间聚类。将粒度计算引入到仿射传播聚类算法中,提出属性与样本同步粒化的AP熵加权软子空间聚类算法（Entropy weighting AP algorithm for subspace clustering based on asynchronous granulation of attributes and s
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