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在目标域可利用数据匮乏的场景下，传统聚类算法的性能往往会下降．在该场景下，通过抽取源域中的有用知识用于指导目标域学习以得到更为合适的类别信息和聚类性能，是一种有效的学习策略．借此提出一种基于近邻传播的迁移聚类（transfer affinity propagation，简称TAP）算法，在源域和目标域数据分布相似的情况下，通过引入迁移学习机制来改善近邻传播聚类（affinity propagation，简称AP）算法在教据匮乏场景下的聚类性能．为保证迁移的有效性，TAP在综合考虑源域和目标域的统计特性及几