【摘 要】
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Affinity Propagation（AP）聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类.与传统聚类方法相比,对于大规模数据集,AP是一种快速、有效的聚
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Affinity Propagation（AP）聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类.与传统聚类方法相比,对于大规模数据集,AP是一种快速、有效的聚类方法.但是AP算法在聚类结构复杂的（非团状）数据集上得到的效果并不是很好.因此,在AP的基础上加入一个merge过程,将AP算法改进为M-AP算法,可以有效地解决这种问题.而当样本数目比较大时,将CVM压缩算法融入其中,可以有效地解决大样本问题.
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